Python 添加熊猫中所有缺失的日期

我有以下数据。如何添加所有日期（从1日到月末）？另外，如何从该数据集中删除周六和周日

Date        values
31/03/14    -0.0123
30/04/14    0.11168
30/06/14    0.0997
31/07/14    0.007
30/09/14    0.886



Date    values
1/3/14
2/3/14
.....
..
31/3/14
1/4/14
2/4/14
....
.....
30/09/14

---

您可以使用

date\u范围

df.Date=pd.to_datetime(df.Date)
s=pd.DataFrame({'Date':sum([pd.date_range(x,y,freq='D').tolist() for x,y in zip(pd.to_datetime(df.Date.dt.strftime('%Y-%m')),df.Date)],[])})

s=s.merge(df)
s=s[s.Date.dt.weekday<5]

df.Date=pd.to_datetime（df.Date）
s=pd.DataFrame（{'Date'：sum（[pd.Date\u range（x，y，freq='D'）.tolist（），用于zip中的x，y（pd.to\u datetime（df.Date.dt.strftime（'%y-%m'）），df.Date）]，[]））
s=s.merge（df）
s=s[s.Date.dt.weekdaya假设您可以从csv重新加载数据集

假设您已经加载了数据集
假设你已经加载了你的数据集（压缩）。如果你想排除那些月份，我还添加了不包括五月或八月的掩码

df = df.set_index(pd.to_datetime(df.Date)).drop('Date', axis = 1)
df = df.resample('D').first()
m1 = df.index.weekday < 5          # mask1 (no sat/sun)
m2 = ~df.index.month.isin([5,8])   # mask2 (not May or August)
df = df.loc[m1 & m2].reset_index() 

df=df.set_索引（pd.to_datetime（df.Date））.drop（'Date'，axis=1）
df=df.resample（'D'）.first（）
m1=df.index.weekday<5#mask1（无周六/周日）
m2=~df.index.month.isin（[5,8]）#mask2（不是5月或8月）
df=df.loc[m1&m2]。重置索引（）
请发布您想要的数据set@MaxU我已经添加了所需的数据集。基本上，我希望首先删除所有日期，然后删除所有周六和周日（如果可能），然后在值中填充ffil/B。请让我知道这是否可行？您所需的数据集是否包括五月和八月的数据？如果我正确理解了所需的数据集F不应该包含5月和8月的数据…@MaxU-Yep，不清楚。也许OP可以稍后澄清。（最后添加了这个）@MaxU我真的很感谢你的帮助！事实上，我不希望整个数据集都是星期六和星期天，而不仅仅是五月和八月。太棒了！这很有效：）还有，我如何用bffil和ffill来填充缺少的值？@jason只需添加
df.fillna（method='ffill'，inplace=True）
或
bfill
，你也得到了na填充。
        Date  values
0 2014-03-31 -0.0123
1 2014-04-01     NaN
2 2014-04-02     NaN
3 2014-04-03     NaN
4 2014-04-04     NaN

df = df.set_index(pd.to_datetime(df.Date)).drop('Date', axis = 1)
df = df.resample('D').first()
m1 = df.index.weekday < 5          # mask1 (no sat/sun)
m2 = ~df.index.month.isin([5,8])   # mask2 (not May or August)
df = df.loc[m1 & m2].reset_index()