Python 重新索引Dataframe的DatetimeIndex只提供缺少的数据

我对这个想法已经没有什么想法了：我使用的数据集是使用

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=[0], names=['Date', 'GDAXI', 'GSPC'], header=0)
data

输出：

             GDAXI              GSPC
Date        
2019-07-23  12490.740234    3005.469971
2019-07-24  12522.889648    3019.560059
2019-07-25  12362.099609    3003.669922
2019-07-26  12419.900391    3025.860107
2019-07-27  12419.900391    3025.860107
... ... ...
2020-07-17  12919.610352    3224.729980
2020-07-20  13046.919922    3251.840088
2020-07-21  13171.830078    3257.300049
2020-07-22  13104.250000    3276.020020
2020-07-23  13103.389648    3256.409912
261 rows × 2 columns

缺少日期（周末），我想使用0填充这些日期

data = data.reindex(dates, fill_value=0)

这将提供以下输出：

          GDAXI GSPC
2019-07-23  0.0 0.0
2019-07-24  0.0 0.0
2019-07-25  0.0 0.0
2019-07-26  0.0 0.0
2019-07-27  0.0 0.0
... ... ...
2020-07-19  0.0 0.0
2020-07-20  0.0 0.0
2020-07-21  0.0 0.0
2020-07-22  0.0 0.0
2020-07-23  0.0 0.0
367 rows × 2 columns

因此，出于某种原因，

reindex（）

将所有内容解释为丢失的数据

有人知道发生了什么事吗？干杯

试试这个-

使用pd.to_Datetime函数将日期列转换为日期时间

现在，使用data=data.set_index（'Date'）将日期设置为索引

以开始和结束日期为参考，使用timedelta生成列表“日期”

现在应该可以了-data=data.reindex（日期，填充值=0）

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扩展@mahir kukreja answer，这对我很有用：

df.index = pd.to_datetime(df.index)
dates = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())
df = df.reindex(dates, fill_value=0)

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在reindex命令中，您可以参考日期。这个定义在哪里？