将熊猫索引设置为给定的DateTimeindex

Question

我正在尝试提取一些日常数据，但缺少一些数据。我想填充一些东西（havent决定为0，nan或平均填充）。我可以得到具有以下形式的索引的df1：

print(df1.columns)
DatetimeIndex(['2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09',
               '2020-01-10', '2020-01-13', '2020-01-14', '2020-01-15'],
          dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)

现在我尝试下拉一些df2，这是丢失的，可以说'2020-01-08'。有没有一种方法可以使我断言df2.index = df1.index，其中有一个缺少日期的列，但是有数据（可能只是可以填写的NaN）。

Answer 1

使用reindex

df2.reindex(df1.index)