Python 熊猫、数据帧集、索引和；重新编制索引

我想读入工作日数据，然后重新编制数据索引，用周五的数据填充周末。我尝试了以下代码，但它不会重新索引数据。Set_索引生成长度错误消息

import pandas as pd

def fill_dataframe(filename):
    dataf = pd.read_csv(filename, header= None, index_col = [0])
return(dataf)

rng = pd.date_range('10/1/2010', periods=61)
date_rng = pd.DataFrame(rng,index = rng)

data_1.reindex(date_rng, method = 'ffill')

读入的数据有41行，生成的日期值有61行。有什么建议吗

data read in by csv (1st 7 rows)
        X0     X1
10/1/2010  71.27
10/4/2010  70.33
10/5/2010  72.94
10/6/2010  74.15
10/7/2010  71.40
10/8/2010  72.58
10/11/2010  72.66

dates generated by rng in the second Data Frame (first 11 rows)
                         0
2010-10-01 2010-10-01 00:00:00
2010-10-02 2010-10-02 00:00:00
2010-10-03 2010-10-03 00:00:00
2010-10-04 2010-10-04 00:00:00
2010-10-05 2010-10-05 00:00:00
2010-10-06 2010-10-06 00:00:00
2010-10-07 2010-10-07 00:00:00
2010-10-08 2010-10-08 00:00:00
2010-10-09 2010-10-09 00:00:00
2010-10-10 2010-10-10 00:00:00
2010-10-11 2010-10-11 00:00:00

仅通过（1D）时间序列重新编制索引，或作为一个系列重新编制索引（在0.10.1中）：

---

使用

date\rng

作为数据帧，我得到了TypeError:无法将时间戳与0进行比较，我怀疑这可能是一个错误，但我不完全确定预期的行为应该是什么…

Andy，我已经运行了您建议的两种方法，并且没有得到任何重新索引。日期行10-02-10和10-03-10在10-01-13和10-04-10之间的数据框数据_1中不会以任何一种方法显示，这是我所期望的。@DickEshelman您使用的熊猫是什么版本的？0.10.1显示这些日期。（我将您的第一个数据帧复制到剪贴板，并使用

data\u 1=pd.read\u剪贴板（sep=''，header=None，parse\u dates=[0]）。设置索引（0）

）Andy，在您回复后，我升级到了0.10.1。由于其他的尝试，我认为读者之间会有一些互动。我无法得到与剪贴板相同的结果。你介意用阅读器试试同样的东西吗？我将尝试剪贴板。read_剪贴板应等同于read_csv，您是否使用

parse_dates=[0]

解析日期？谢谢您，Andy，您的读取参数是关键，如果没有“set_index（0）”，重新编制索引将无法工作。

data_1.reindex(rng, method = 'ffill')
data_1.reindex(Series(rng, index=rng), method = 'ffill')