Python 填写缺少的日期值，并基于上一行填充第二列

我有一个csv，有两列，一列填有日期，第二列填有速率值。根据日期列，该文件包含一些缺少的行

我想要一些python代码，可以填充第一行和最后一行（2019年1月1日至2019年1月14日）之间缺失的日期，第二个任务是用前几天的比率填充缺失的比率

例如，缺少1月的04日和05日，需要创建这些行，并且前几天的费率为1月03日-1.12日，因此需要填充04日和05日的费率

代码需要是动态的，因此每个文件的第一行和最后一行并不总是相同的。例如，第二个文件的第一行和最后一行值可以是2019年2月3日和2019年2月25日。如果可能，相同的代码需要能够在每个文件上运行

输入将是csv，输出也需要是csv文件

输入-

Date,Rate
01/01/2019,1.12
02/01/2019,1.13
03/01/2019,1.12
06/01/2019,1.11
07/01/2019,1.13
08/01/2019,1.14
09/01/2019,1.13
10/01/2019,1.11
12/01/2019,1.12
13/01/2019,1.13
14/01/2019,1.14

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如果您有任何问题，请告诉我。

首先，您需要确保您的日期是

datetime

类型，并且您可以使用

重新采样

：

# resample
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst=True)

new_df = df.set_index('Date').resample('D').ffill().reset_index()

输出：

         Date  Rate
0  2019-01-01  1.12
1  2019-01-02  1.13
2  2019-01-03  1.12
3  2019-01-04  1.12
4  2019-01-05  1.12
5  2019-01-06  1.11
6  2019-01-07  1.13
7  2019-01-08  1.14
8  2019-01-09  1.13
9  2019-01-10  1.11
10 2019-01-11  1.11
11 2019-01-12  1.12
12 2019-01-13  1.13
13 2019-01-14  1.14

---

好像不起作用？df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，format='%d/%m/%Y'）df.set_index（'Date'）。重采样（'d'）。ffill（）。reset_index（）df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，dayfirst=True）打印（df）输出刚刚返回输入？很抱歉，复制/粘贴时弄乱了顺序。请参阅更新。