もちろん、Pythonでこの処理を行うコードを説明します。まず、Pandasライブラリを使います。以下のステップで進めます：

1. データをPandas DataFrameに読み込みます。
2. 「日と時間列」があることを確認し、この列を`datetime`型に変換します。
3. 欠損している時間を特定し、それらの時間で新しい行を作成します。
4. 他の列は欠損値で埋めます。
5. 最終的なDataFrameを表示します。

ここにサンプルコードを示します。この例では、「日と時間列」が`’date_time’`という名前であると仮定しています。

“`python
import pandas as pd
import numpy as np

# 例として使うデータ。実際のデータに合わせて読み込んでください。
data = {
‘date_time’: [‘2022-01-01 08:00’, ‘2022-01-01 09:00’, ‘2022-01-01 11:00’],
# 他の列もここにあるかもしれません
}
df = pd.DataFrame(data)

# ‘date_time’列をdatetime型に変換
df[‘date_time’] = pd.to_datetime(df[‘date_time’])

# 全時間範囲を生成
all_times = pd.date_range(start=df[‘date_time’].min(), end=df[‘date_time’].max(), freq=’H’)

# 欠損時間を補完
df_complete = pd.DataFrame(all_times, columns=[‘date_time’])
df_complete = df_complete.merge(df, on=’date_time’, how=’left’)

# 他の列を欠損値で埋める
df_complete = df_complete.assign(**{col: np.nan for col in df.columns if col != ‘date_time’})

print(df_complete)
“`

このコードは、サンプルデータに基づいています。実際のデータに合わせて読み込み方法や列名を調整する必要があります。また、欠損値の処理方法は、データの要件に応じて変更できます。