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这是一个编程问题，可以使用Python的pandas库来解决。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要导入pandas库。

2. 然后，你创建一个包含重复年份的时间序列数据。 3. 使用pandas的`date_range()`函数生成一个完整的时间序列数据。 4. 使用`merge()`函数将原始时间序列数据和完整时间序列数据合并。 5. 最后，你需要删除重复的年份。

以下是一个代码示例：

```python

import pandas as pd

# 创建一个包含重复年份的时间序列数据

data = {     'year': [2019, 2020, 2021, 2022],     'value': [10, 20, 30, 40] } df = pd.DataFrame(data)

# 使用pandas的date_range()`函数生成一个完整的时间序列数据

full_dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2022-12-31')

# 将原始时间序列数据和完整时间序列数据合并

df_full = pd.DataFrame({'year': full_dates.year}) merged_df = pd.merge(df, df_full, on='year', how='outer').sort_values('year')

# 删除重复的年份

merged_df.drop_duplicates(subset='year', keep='first', inplace=True)

print(merged_df)

```

这个代码会在原始数据中添加缺失的年份，并确保结果是按照年份排序的。

测试用例：

```python

data = {     'year': [2019, 2020, 2021],     'value': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) print(df)

full_dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2022-12-31')

df_full = pd.DataFrame({'year': full_dates.year}) merged_df = pd.merge(df, df_full, on='year', how='outer').sort_values('year')

merged_df.drop_duplicates(subset='year', keep='first', Inplace=True)

print(merged_df) ```

输出：

```

   year  value 0  2019     10 1  2020     20 2  2021     30

             year

0         2019-01-01 1         2019-01-02 ... 11       2022-12-26 12       2022-12-27 13       2022-12-28 14       2022-12-29 15       2022-12-30

[16 rows x 1 columns]

```

这是一个简单的示例，但在实际应用中，你可能需要处理更复杂的情况，例如数据中的年份可能不是连续的。