以下是一个示例代码，用于按照日期进行分组并填充缺失的日期时间值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-04'],
        'value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'date' 列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 设置 'date' 列为索引，并按照日期排序
df = df.set_index('date').sort_index()

# 创建一个新的索引范围，包含所有缺失的日期
min_date = df.index.min()
max_date = df.index.max()
all_dates = pd.date_range(min_date, max_date, freq='D')

# 重新索引数据框，以包含所有日期
df = df.reindex(all_dates)

# 填充缺失的值
df['value'] = df['value'].fillna(0)

# 重置索引，并将 'date' 列恢复为普通列
df = df.reset_index()

这段代码使用了Pandas库来处理日期时间数据。首先，将 'date' 列转换为日期时间类型，并将其设置为索引。然后，使用pd.date_range()函数创建一个新的索引范围，以包含所有缺失的日期。接着，使用df.reindex()函数重新索引数据框，以包含所有日期，并使用fillna()函数填充缺失的值。最后，使用reset_index()函数重置索引，并将 'date' 列恢复为普通列。