下面是Pandas检查缺失日期的完整攻略：
1. 确定日期列
首先需要确定哪一列是日期列。
假设我们有一个名为“df”的Pandas数据框，其中包含日期列“date”，则需要运行以下代码：
# 确定日期列
date_col = 'date'
2. 检查日期列数据类型
确保日期列数据类型为日期时间类型。
可以通过以下代码查看列数据类型：
# 查看日期列数据类型
print(df[date_col].dtype)
如果日期列数据类型不是日期时间类型，可以通过以下代码将其转换：
# 将日期列转换为日期时间类型
df[date_col] = pd.to_datetime(df[date_col])
3. 检查缺失日期
现在，我们可以开始检查缺失日期了。
我们可以通过以下代码来检查缺失日期的数量：
# 检查缺失日期数量
print(df[date_col].isna().sum())
如果缺失日期，则会显示缺失日期的数量。如果没有缺失日期，则该代码将显示0。
我们还可以通过以下代码来查看缺失日期的行数：
# 查找缺失日期的行
print(df[df[date_col].isna()])
如果有缺失日期，则会显示包含缺失日期的行的数据框。如果没有缺失日期，则该代码将不会输出任何内容。
4. 填补缺失日期
填补缺失日期是根据具体情况决定的，常用的方法是使用均值、中位数或前后值填补缺失值。
例如，我们可以使用前值填补缺失日期：
# 使用前值填补缺失日期
df[date_col].fillna(method='ffill', inplace=True)
使用前值填补缺失日期的方法是将缺失日期设置为前一个日期值。这种方法在数据按时间顺序排序的情况下非常有效。
以上就是Pandas检查缺失日期的完整攻略，希望可以帮到你。