Python 识别DataFrame列中缺少的日期数据

我有一个像这样的数据框

rnd_id Date     A  B  C  D
1    01/01/2020 2, 5, 8, 5
1    02/01/2020 4, 4, 3, 9
1    04/01/2020 2, 4, 8, 8
20   02/01/2020 3, 1, 2, 3
20   03/01/2020 6, 4, 4, 4
20   04/01/2020 5, 4, 3, 9
50   01/01/2020 6, 4, 2, 1
50   02/01/2020 8, 4, 3, 9
50   03/01/2020 3, 5, 5, 2
50   04/01/2020 2, 3, 3, 1

对于给定的rnd_id，它应该为日期范围内的每个连续日期都有一行。我希望能够识别哪些数据行丢失。因此，对于date_范围（'2020-01-01'，periods=4，freq='D'），它应该返回

rnd_id Date
1      03/01/2020
20     01/01/2020

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我被卡住了，因为重复的日期数据导致重新索引无法工作。有什么可以帮忙的吗？

我们可以做

reindex

s=pd.date_range('2020-01-01', periods=4, freq='D')
d=df.set_index(['rnd_id','Date']).reindex(pd.MultiIndex.from_product([df.rnd_id.unique(),s]))
d[d.isnull().any(1)].index.to_frame()
                0          1
1  2020-01-03   1 2020-01-03
20 2020-01-01  20 2020-01-01

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谢谢，Yoben_S。我已经尝试过了，它为缺少的日期添加了NaN，这很好，但是d返回数据帧中的所有值，而不是带有NaN？@Ron d=d[d.isnull（）.any（1）]。index.to_frame（）？我只是没有分配它~给你-对不起，我对你的解决方案太兴奋了。任务完成后，它能很好地工作。非常感谢。