将两个时间序列，有column name的，合在一起，用merge outer

好的，可以使用 Pandas 中的 merge 函数来实现。具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成两个示例时间序列
df1 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 合并两个时间序列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='date', how='outer')

# 输出合并后的时间序列
print(merged_df)

执行上述代码后，输出的结果如下：

         date  value1  value2
0  2021-01-01       1     NaN
1  2021-01-02       2     4.0
2  2021-01-03       3     5.0
3  2021-01-04     NaN     6.0

可以看到，将两个时间序列按照日期进行合并，并且使用了 outer 进行合并，缺失值用 NaN 填充。其中 on 参数指定了按照 date 进行合并。