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本文介绍基于Python语言，读取一个不同的列表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。
首先，我们明确一下本文的需求。现在有一个.csv格式文件，其第一列表示日期，用2021001这样的格式记录每一天的日期；其后面几列则是这一日期对应的数据。如下图所示。
从上图可以看到，第一列（紫色框内）的日期有很多缺失值，例如一下子就从第001天跳到了005天，然后又直接到了042天。我们希望，基于这一文件，首先逐日填补缺失的日期；其次，对于这些缺失日期的数据（后面四列），就都用0值来填充即可。最后，我们希望用一个新的.csv格式文件来存储我们上述修改好的数据。
知道了需求，我们就可以开始代码的撰写；具体代码如下。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 5 14:58:19 2023@author: fkxxgis
"""import pandas as pdinput_file = "E:/04_Reconstruction/03_Image/Data.csv"
output_file = "E:/04_Reconstruction/03_Image/Data_AllYear.csv"df = pd.read_csv(input_file)
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y%j')df.set_index('time', inplace=True)start_date = pd.to_datetime('2021001', format='%Y%j')
end_date = pd.to_datetime('2021365', format='%Y%j')
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')df_filled = df.reindex(date_range, fill_value=0)df_filled.reset_index(inplace=True)
df_filled['time'] = df_filled['index'].dt.strftime('%Y%j')df_filled.drop(df_filled.columns[0], axis=1, inplace=True)cols = list(df_filled.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
df_filled = df_filled[cols]df_filled.to_csv(output_file, index=False)
其中，我们首先导入所需的库，并定义输入和输出文件的路径。随后，我们使用pd.read_csv方法读取输入文件，并将数据存储于df中。
接下来，我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式，并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。
随后，计算需要填补的日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期，将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期，使用pd.date_range方法生成完整的日期范围，频率为每天。
接下来，使用reindex方法对DataFrame进行重新索引，以包含完整的日期范围，并使用0填充缺失值。其次，使用reset_index方法将索引列还原为普通列，并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。
最后，我们使用drop方法删除第一列（否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值，而不是time列），并将最后一列（也就是time列）移到第一列。随后，即可将修改后的DataFrame保存到输出文件中，使用to_csv方法，并设置index=False以避免保存索引列。
运行上述代码，即可得到如下图所示的结果文件。
可以看到，此时文件中已经是逐日的数据了，且对于那些新增日期的数据，都是0来填充的。
至此，大功告成。
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