将pandas_datareader df重新索引为季度随机给出的NaN

，意味着我们需要将数据框中的索引重新设置为季度，并且将其中的某些值设置为NaN（缺失值）。

首先，我们需要导入必要的库和模块，包括pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们可以使用pandas_datareader库来获取数据框df。假设我们从某个数据源获取了一些数据，现在我们需要将其重新索引为季度。我们可以使用pandas的resample函数来实现这一目标：

# 假设df是从数据源获取的数据框
# 将索引设置为日期类型
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 将数据框重新索引为季度
df = df.resample('Q').asfreq()

# 随机生成NaN值
df = df.mask(np.random.random(df.shape) < 0.2)

在上述代码中，我们首先将数据框的索引转换为日期类型，以便能够使用日期相关的功能。然后，我们使用resample函数将数据框重新索引为季度。这将根据原始数据的时间间隔和值，生成一个新的数据框，其中索引为季度。

最后，我们使用mask函数和numpy的random模块，以一定的概率随机生成NaN值。在这里，我们使用0.2的概率生成NaN值，你可以根据实际需求进行调整。

至此，我们已经将pandas_datareader df重新索引为季度，并且随机生成了一些NaN值。

关于pandas_datareader的详细信息和用法，你可以参考腾讯云的相关产品介绍链接：腾讯云数据分析平台。

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。