讲解 Pandas 的缺失日期检查的完整攻略，以下是具体步骤。
首先需要导入 Pandas 库，可以使用以下代码：
import pandas as pd
可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数或其他适当的函数读取数据集。例如，读取一个名为 data.csv 的数据集，可以使用以下代码：
data = pd.read_csv('data.csv')
检查数据集中的缺失日期值，可以使用 Pandas 的 isnull() 函数与 sum() 函数配合。以下是示例代码：
data.isnull().sum()
这将返回每个列中缺失值的数量。
可以使用 Pandas 的 fillna() 函数来处理缺失的日期值。例如，可以将缺失日期值用该列的中位数来填充，使用以下代码：
data['date_column'] = data['date_column'].fillna(data['date_column'].median())
还可以使用其他方法来填充缺失的日期值，例如使用平均值，前面的值，后面的值等。
处理缺失日期值后，可以再次使用 isnull() 函数和 sum() 函数来检查缺失日期值的数量是否已减少。例如，使用以下代码检查是否还存在缺失值：
data.isnull().sum()
以上是检查 Pandas 的缺失日期的完整攻略，需要注意的是，具体情况需要根据不同的数据集和需求来处理。
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