Pandas 二十四：怎么处理日期索引的缺失？

问题：按日期统计的数据，缺失了某天，导致数据不全该怎么补充日期？

可以用两种方法实现：
1、DataFrame.reindex，调整dataframe的索引以适应新的索引
2、DataFrame.resample，可以对时间序列重采样，支持补充缺失值

问题：如果缺失了索引该怎么填充？

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import pandas as pd
%matplotlib inline

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df = pd.DataFrame({
   
    "pdate": ["2019-12-01", "2019-12-02", "2019-12-04", "2019-12-05"],
    "pv": [100, 200, 400, 500],
    "uv": [10, 20, 40, 50],
})

df

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pdate	pv	uv
0	2019-12-01	100	10
1	2019-12-02	200	20
2	2019-12-04	400	40
3	2019-12-05	500	50

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df.set_index("pdate").plot()

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问题，这里缺失了2019-12-03的数据，导致数据不全该怎么补充？

方法1：使用pandas.reindex方法

1、将df的索引变成日期索引

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df_date