Чтобы создать дополнительные строки для отсутствующих дат в DataFrame pandas, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько вариантов:

Метод 1: использование resampleи asfreq

import pandas as pd
# Assuming your DataFrame has a 'date' column
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
# Resample the DataFrame with a daily frequency and fill missing values
df_resampled = df.resample('D').asfreq()

Метод 2: использование переиндексации

import pandas as pd
# Assuming your DataFrame has a 'date' column
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
# Create a new DataFrame with a daily date range
date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D')
df_reindexed = df.reindex(date_range)

Метод 3: использование date_rangeи merge

import pandas as pd
# Assuming your DataFrame has a 'date' column
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Create a DataFrame with a daily date range
date_range = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), freq='D')
df_date_range = pd.DataFrame({'date': date_range})
# Merge the original DataFrame with the date range DataFrame
df_merged = pd.merge(df, df_date_range, on='date', how='right')

Эти методы сгенерируют дополнительные строки для отсутствующих дат в вашем DataFrame. Выберите метод, который соответствует вашим конкретным требованиям.