Python 熊猫：将季度数据转换为月度数据

我有一些季度数据需要转换为月度数据，以便使用其他数据集。数据如下所示：

Date Value
1/1/2010 100
4/1/2010 130
7/1/2010 160

Date Value
1/1/2010 100
2/1/2010 110
3/1/2010 120
4/1/2010 130
5/1/2010 140
6/1/2010 150
7/1/2010 160

我需要做的是估算缺失月份的值，使其如下所示：

Date Value
1/1/2010 100
4/1/2010 130
7/1/2010 160

Date Value
1/1/2010 100
2/1/2010 110
3/1/2010 120
4/1/2010 130
5/1/2010 140
6/1/2010 150
7/1/2010 160

找不到以前关于如何执行此操作的许多问题。仅相反（每月到每季度）。我反向尝试了其中一种方法，但没有成功：

pd.PeriodIndex(df.Date, freq='M')

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在熊猫身上做这件事最简单的方法是什么

您可以使用

重新采样
：

# convert to period
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.to_period('M')

# set Date as index and resample
df.set_index('Date').resample('M').interpolate()

输出：

         Value
Date          
2010-01  100.0
2010-02  110.0
2010-03  120.0
2010-04  130.0
2010-05  140.0
2010-06  150.0
2010-07  160.0