日付範囲を持つパンダの時系列に参加する

Question

私は日付とパンダの日付範囲でインデックスされたパンダシリーズを持っています。シリーズの日付は、日付範囲のサブセットです。パンダはそれらを結合し、欠損値を0で埋めるための超エレガントな方法を持っていなければなりませんが、私はただ今それを考えることはできません。

pandas.date_range(start, end) 

DatetimeIndex(['2017-04-20', '2017-04-21', '2017-04-22', '2017-04-23', 
       '2017-04-24', '2017-04-25', '2017-04-26', '2017-04-27', 
       '2017-04-28', '2017-04-29', '2017-04-30', '2017-05-01', 
       '2017-05-02', '2017-05-03', '2017-05-04', '2017-05-05', 
       '2017-05-06'], 
       dtype='datetime64[ns]', freq='D') 

data.groupby("Day").size() 

Day 
2017-04-20 462 
2017-04-21  64 
2017-04-22  13 
2017-04-23  5 
2017-04-24  9 
2017-04-25  5 
2017-04-26  1 
2017-04-27  2 
2017-04-30  1 
2017-05-02  1 
2017-05-04  1 
2017-05-06  1 
dtype: int64 

望ましい結果：

Day 
2017-04-20 462 
2017-04-21  64 
2017-04-22  13 
2017-04-23  5 
2017-04-24  9 
2017-04-25  5 
2017-04-26  1 
2017-04-27  2 
2017-04-28  0 
2017-04-29  0 
2017-04-30  1 
2017-05-02  1 
2017-05-03  0 
2017-05-04  1 
2017-05-05  0 
2017-05-06  1 
dtype: int64 

Answer 1

data.groupby("Day").size().reindex(pandas.date_range(start, end), fill_value=0) 

デモ

# I also named the new index :-) 
data.groupby("Day").size().reindex(
    pd.date_range('2017-04-20', '2017-05-06', name='Day'), fill_value=0) 

Day 
2017-04-20 462 
2017-04-21  64 
2017-04-22  13 
2017-04-23  5 
2017-04-24  9 
2017-04-25  5 
2017-04-26  1 
2017-04-27  2 
2017-04-28  0 
2017-04-29  0 
2017-04-30  1 
2017-05-01  0 
2017-05-02  1 
2017-05-03  0 
2017-05-04  1 
2017-05-05  0 
2017-05-06  1 
Freq: D, dtype: int64