例えば以下のような、DatetimeIndex を持つ Series データがあったとする。
In [1]: ts
ymd
2016-03-23 132
2016-03-25 231
2016-03-28 56
Name: ts, dtype: int64
日付が飛び飛びになっているので、この隙間を 0 で埋めたい。
このような場合は、pandas.Series.asfreq を使うと埋めることができる。
In [2]: ts.asfreq('d', fill_value=0)
ymd
2016-03-23 132
2016-03-24 0
2016-03-25 231
2016-03-26 0
2016-03-27 0
2016-03-28 56
Freq: D, Name: ts, dtype: int64
例では Series オブジェクトだったが、DataFrame に対しても同じことができる。