Pandas, Data Frame set_index & reindexing

Question

Я хочу читать данные в будние дни, а затем переиндексировать данные, чтобы заполнить выходные данные пятницы. Я пробовал следующий код, но он не будет переиндексировать данные. Set_index создает сообщение об ошибке длины.

import pandas as pd 

def fill_dataframe(filename): 
    dataf = pd.read_csv(filename, header= None, index_col = [0]) 
return(dataf) 

rng = pd.date_range('10/1/2010', periods=61) 
date_rng = pd.DataFrame(rng,index = rng) 

data_1.reindex(date_rng, method = 'ffill') 

Данные, считываемые внутри, имеют 41 строку, а сгенерированные значения даты имеют 61 строку. Какие-либо предложения?

data read in by csv (1st 7 rows) 
     X0  X1 
10/1/2010 71.27 
10/4/2010 70.33 
10/5/2010 72.94 
10/6/2010 74.15 
10/7/2010 71.40 
10/8/2010 72.58 
10/11/2010 72.66 

dates generated by rng in the second Data Frame (first 11 rows) 
         0 
2010-10-01 2010-10-01 00:00:00 
2010-10-02 2010-10-02 00:00:00 
2010-10-03 2010-10-03 00:00:00 
2010-10-04 2010-10-04 00:00:00 
2010-10-05 2010-10-05 00:00:00 
2010-10-06 2010-10-06 00:00:00 
2010-10-07 2010-10-07 00:00:00 
2010-10-08 2010-10-08 00:00:00 
2010-10-09 2010-10-09 00:00:00 
2010-10-10 2010-10-10 00:00:00 
2010-10-11 2010-10-11 00:00:00 

Answer 1

индексирование этого только с помощью (1D) таймсерий или в качестве серии это работает (в 0.10.1):

data_1.reindex(rng, method = 'ffill') 
data_1.reindex(Series(rng, index=rng), method = 'ffill') 

.

С date_rng как DataFrame я получаю TypeError: Невозможно сравнить Timestamp с 0, я подозреваю, что это может быть ошибка, но я не совсем уверен, что ожидаемое поведение должно быть ...