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我有一个如下数据集：
pd.DataFrame({'Date':['2019-01-01','2019-01-03','2019-01-01','2019-01-04','2019-01-01','2019-01-03'],'Name':['A','A','B','B','C','C'],'Open Price':[100,200,300,400,500,600],'Close Price':[200,300,400,500,600,700]})
现在我们可以看到该表中缺少几天的条目。 即 A 为 2019-01-02，B 为 2019-01-02、2019-01-03，C 为 2019-01-02。
我要做的是在 dataframe 中为这些日期添加虚拟行，
收盘价列与下一个开盘价输入相同。 而且我不在乎开盘价，它可以是 nan 或 0
预期 output
pd.DataFrame({'Date':['2019-01-01','2019-01-02','2019-01-03','2019-01-01','2019-01-02','2019-01-03','2019-01-04','2019-01-01','2019-01-02','2019-01-03'],'Name':['A','A','A','B','B','B','B','C','C','C'],'Open Price':[50,'nan',150,250,'nan','nan',350,450,'nan',550],'Close Price':[200,150,300,400,350,350,500,600,550,700]})
任何帮助，将不胜感激 ！
您的逻辑对于应该如何插值价格是模糊的，但是为了让您开始，请考虑这一点，记住将 date 转换为 datetime dtype：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = (df.groupby('Name')
.resample('D', on='Date')
.mean()
.swaplevel()
.interpolate()
)
print(df)
Open Price Close Price
Date Name
2019-01-01 A 100.000000 200.000000
2019-01-02 A 150.000000 250.000000
2019-01-03 A 200.000000 300.000000
2019-01-01 B 300.000000 400.000000
2019-01-02 B 333.333333 433.333333
2019-01-03 B 366.666667 466.666667
2019-01-04 B 400.000000 500.000000
2019-01-01 C 500.000000 600.000000
2019-01-02 C 550.000000 650.000000
2019-01-03 C 600.000000 700.000000
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