时间序列预测 这种数据应该怎么处理

目前有客户号 和客户申赎金额及相应时间

如 客户号 日期 净申赎金额
1100 2018/1/1 -1000
2018/1/4 +2000
2018/1/6 -500
1101 2018/2/3 -2000
2018/9/17 +5000

即每个客户各自有不同的时点行为;由于模型训练需要,需将时点进行填充如:
1100 2018/1/1 -1000
2018/1/2 0
2018/1/3 0
2018/1/4 +2000
2018/1/5 0

2018/1/6 -500
...到目前时点 0
请问该如何构建数据结构并填充以满足使每个客户有自己的序列训练专属模型?

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