Python 逐步时间序列

我在熊猫中有以下问题，我有一个带有特定时间戳和值的时间序列：

 ts1 = DatetimeIndex(['1995-05-26', '1995-05-30', '1995-05-31', '1995-06-01', 
                      '1995-06-02', '1995-06-05', '1995-06-06', '1995-06-08',
                      '1995-06-09', '1995-06-12'],
                     dtype='datetime64[ns]', freq=None, tz=None)

然后我有一个包含这些时间戳的时间索引，以及介于两者之间的一些其他时间戳。如何创建一个逐步函数（正向填充），从[T-1，T]中为ts1中的T正向填充相同的常量值？

类似的内容：

dfg1 = pd.DataFrame(range(len(ts1)), index=ts1)
idx = pd.DatetimeIndex(start=min(ts1), end=max(ts1), freq='D')
>>> dfg1.reindex(index=idx).ffill()

            0
1995-05-26  0
1995-05-27  0
1995-05-28  0
1995-05-29  0
1995-05-30  1
1995-05-31  2
1995-06-01  3
1995-06-02  4
1995-06-03  4
1995-06-04  4
1995-06-05  5
1995-06-06  6
1995-06-07  6
1995-06-08  7
1995-06-09  8
1995-06-10  8
1995-06-11  8
1995-06-12  9

---

为什么

.ffill（）

在这种情况下不起作用？值在哪里？它到底是如何工作的？熊猫索引中没有任何文档。你的系列数据帧是什么样子的？你只提供了一个没有数据的索引。`ts2=pd.date\u range（'01-Jan-1996'，'01-Jan-1997'，freq='1BM然后

ts3=pd.date\u range（'01-Jan-1996'，'01-Jan-1997'，freq='1BD'）

和

df3=pd.DataFrame（range（len（ts2），index=ts2）

。那么我如何创建一个逐步数据帧df4，其中对于ts3中的每个日期T，df4的[T，T-1]之间的值是df3[T]。