根据最近的日期时间合并两个数据帧

，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列或索引进行数据帧的合并操作。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：import pandas as pd
2. 创建两个数据帧 df1 和 df2，分别表示待合并的两个数据帧。
3. 确保 df1 和 df2 中的日期时间列的数据类型为 datetime 类型，如果不是，可以使用 pd.to_datetime() 函数进行转换。
4. 使用 merge() 函数进行合并操作，指定合并的列或索引，以及合并方式。例如，可以使用如下代码进行合并：
5. 使用 merge() 函数进行合并操作，指定合并的列或索引，以及合并方式。例如，可以使用如下代码进行合并：
6. 其中，'日期时间' 是待合并的列名，'inner' 表示采用内连接方式进行合并。
7. 合并后的结果保存在 merged_df 中，可以根据需要进行进一步的处理或分析。

合并两个数据帧的优势在于可以将两个数据源的相关信息进行整合，方便后续的数据分析和处理。应用场景包括但不限于数据清洗、数据集成、数据分析等。

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