asfreq drops the name of the index
Here's a simple repro

```
In [19]: df = DataFrame(range(3),columns=['foo'],index=pd.date_range('20130101',periods=3,name='bar'))

In [20]: df
Out[20]: 
            foo
bar            
2013-01-01    0
2013-01-02    1
2013-01-03    2

In [21]: df.index.name
Out[21]: 'bar'

In [22]: df.asfreq('10D')
Out[22]: 
            foo
2013-01-01    0

In [24]: df.asfreq('10D').index.name

```

---

This bug was originally reported on StackOverflow [here](http://stackoverflow.com/questions/29356412/efficiently-re-indexing-one-level-with-forward-fill-in-a-multi-index-dataframe/29404203?noredirect=1#comment47161025_29404203).  
### Original question

The question was asking how to efficiently re-index one level of a multi-index DataFrame with “forward-fill” using the following input DataFrame as an example:

```
                          value
item_uid   created_at          

0S0099v8iI 2015-03-25  10652.79
0F01ddgkRa 2015-03-25   1414.71
0F02BZeTr6 2015-03-20  51505.22
           2015-03-23  51837.97
           2015-03-24  51578.63
           2015-03-25       NaN
           2015-03-26       NaN
           2015-03-27  50893.42
0F02BcIzNo 2015-03-17   1230.00
           2015-03-23   1130.00
0F02F4gAMs 2015-03-25   1855.96
0F02Vwd6Ou 2015-03-19   5709.33
0F04OlAs0R 2015-03-18    321.44
0F05GInfPa 2015-03-16    664.68
0F05PQARFJ 2015-03-18   1074.31
           2015-03-26   1098.31
0F06LFhBCK 2015-03-18    211.49
0F06ryso80 2015-03-16     13.73
           2015-03-20     12.00
0F07gg7Oth 2015-03-19   2325.70
```
### Andy's answer:

> You have a couple of options, the easiest IMO is to simply unstack the first level and then ffill. I think this make it much clearer about what's going on than a groupby/resample solution (I suspect it will also be faster, depending on the data):

```
In [11]: df1['value'].unstack(0)
Out[11]:
item_uid    0F01ddgkRa  0F02BZeTr6  0F02BcIzNo  0F02F4gAMs  0F02Vwd6Ou  0F04OlAs0R  0F05GInfPa  0F05PQARFJ  0F06LFhBCK  0F06ryso80  0F07gg7Oth  0S0099v8iI
created_at
2015-03-16         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      664.68         NaN         NaN       13.73         NaN         NaN
2015-03-17         NaN         NaN        1230         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-18         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      321.44         NaN     1074.31      211.49         NaN         NaN         NaN
2015-03-19         NaN         NaN         NaN         NaN     5709.33         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      2325.7         NaN
2015-03-20         NaN    51505.22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN       12.00         NaN         NaN
2015-03-23         NaN    51837.97        1130         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-24         NaN    51578.63         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-25     1414.71         NaN         NaN     1855.96         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN    10652.79
2015-03-26         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN     1098.31         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-27         NaN    50893.42         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
```

> If you're missing some dates you have to reindex (assuming the start and end are present, otherwise you can do this manually e.g. with `pd.date_range`):

```
In [12]: df1['value'].unstack(0).asfreq('D')
Out[12]:
item_uid    0F01ddgkRa  0F02BZeTr6  0F02BcIzNo  0F02F4gAMs  0F02Vwd6Ou  0F04OlAs0R  0F05GInfPa  0F05PQARFJ  0F06LFhBCK  0F06ryso80  0F07gg7Oth  0S0099v8iI
2015-03-16         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      664.68         NaN         NaN       13.73         NaN         NaN
2015-03-17         NaN         NaN        1230         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-18         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      321.44         NaN     1074.31      211.49         NaN         NaN         NaN
2015-03-19         NaN         NaN         NaN         NaN     5709.33         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      2325.7         NaN
2015-03-20         NaN    51505.22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN       12.00         NaN         NaN
2015-03-21         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-23         NaN    51837.97        1130         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-24         NaN    51578.63         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-25     1414.71         NaN         NaN     1855.96         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN    10652.79
2015-03-26         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN     1098.31         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-27         NaN    50893.42         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
```

**Note: `asfreq` drops the name of the index (which is most likely a bug!)**
