将两个DataFrames连接成一个共享相同DateTimeIndex的MultiIndex

可以使用pandas库中的merge()函数或join()函数来实现。

merge()函数可以根据指定的列或索引进行连接操作，可以通过参数how来指定连接方式，如"inner"表示内连接，"outer"表示外连接，"left"表示左连接，"right"表示右连接。

join()函数可以根据指定的列或索引进行连接操作，可以通过参数how来指定连接方式，如"inner"表示内连接，"outer"表示外连接，"left"表示左连接，"right"表示右连接。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.date_range('2022-01-01', periods=3))
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=pd.date_range('2022-01-01', periods=3))

# 使用merge()函数连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

# 使用join()函数连接
joined_df = df1.join(df2)

print("使用merge()函数连接的结果：")
print(merged_df)

print("使用join()函数连接的结果：")
print(joined_df)

输出结果：

使用merge()函数连接的结果：
            A  B  C   D
2022-01-01  1  4  7  10
2022-01-02  2  5  8  11
2022-01-03  3  6  9  12

使用join()函数连接的结果：
            A  B  C   D
2022-01-01  1  4  7  10
2022-01-02  2  5  8  11
2022-01-03  3  6  9  12

在这个例子中，我们创建了两个示例DataFrame df1和df2，它们都有相同的DateTimeIndex。然后使用merge()函数和join()函数将它们连接成一个共享相同DateTimeIndex的MultiIndex的DataFrame merged_df和joined_df。

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