在Pandas的版本1.0.0之后，不再支持使用Date将list-like传递给.loc或[]的方式，其中包含任何缺失的标签。这意味着如果你的数据中有缺失的日期标签，你将无法使用这种方式进行索引。

解决方法是使用一种新的索引方法，即使用布尔索引进行筛选。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
                   'value': range(10)})

# 创建一个包含缺失日期的列表
dates_to_select = [pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-01-05'), pd.Timestamp('2022-01-15')]

# 使用布尔索引进行筛选
selected_rows = df['date'].isin(dates_to_select)

# 打印筛选结果
print(df[selected_rows])

输出结果为：

        date  value
0 2022-01-01      0
4 2022-01-05      4

在示例代码中，我们首先创建了一个示例数据框df，其中包含了一列日期和一列数值。然后，我们创建了一个包含缺失日期的列表dates_to_select。接下来，我们使用isin()方法创建了一个布尔索引selected_rows，用于指示哪些行的日期在dates_to_select列表中。最后，我们使用该布尔索引对数据框进行筛选，得到了包含指定日期的子数据框。

通过使用布尔索引进行筛选，我们可以避免使用不再支持的方式，并且能够灵活地处理缺失日期的情况。