没有NaN时开始时间序列数据

我目前有一些时间序列数据，我用一个17520的窗口应用滚动平均值。

因此，在我的数据头部看起来像这样：

SETTLEMENTDATE NSW DEMAND ... VIC DEMAND VIC RRP
0 2006/01/01 00:30:00 8013.27833 ... 5657.67500 20.03
1 2006/01/01 01:00:00 7726.89167 ... 5460.39500 18.66
2 2006/01/01 01:30:00 7372.85833 ... 5766.02500 20.38
3 2006/01/01 02:00:00 7071.83333 ... 5503.25167 18.59
4 2006/01/01 02:30:00 6865.44000 ... 5214.01500 17.53
现在它看起来像这样：

    SETTLEMENTDATE  NSW DEMAND   ...     VIC DEMAND  VIC RRP

0 2006/01/01 00:30:00 NaN ... NaN NaN
1 2006/01/01 01:00:00 NaN ... NaN NaN
2 2006/01/01 01:30:00 NaN ... NaN NaN
3 2006/01/01 02:00:00 NaN ... NaN NaN
4 2006/01/01 02:30:00 NaN ... NaN NaN
如果没有NaN，我怎样才能获得我的数据？（还要确保日期匹配）

这是我用于滚动的代码：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("master_file.csv")
data['NSW DEMAND'] = data['NSW DEMAND'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['QLD DEMAND'] = data['QLD DEMAND'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['SA DEMAND'] = data['SA DEMAND'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['TAS DEMAND'] = data['TAS DEMAND'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['VIC DEMAND'] = data['VIC DEMAND'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['NSW RRP'] = data['NSW RRP'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['QLD RRP'] = data['QLD RRP'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['SA RRP'] = data['SA RRP'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['TAS RRP'] = data['TAS RRP'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
data['VIC RRP'] = data['VIC RRP'].rolling(17520,min_periods=17520).mean()
编辑：

我的第一行（不包括标题）是：

当前 我的第一行（不包括标题）应该是： 期望