如果我有一个存储了700多个站点信息的dataframe和另一个600多个站点信息的dataframe，现在要将它们合并成一个dataframe，站点号相同的信息放在一起，按照时间的顺序，怎么实现

您可以使用pandas库的merge函数来合并这两个dataframe。首先，您需要根据站点号将这两个dataframe进行合并，可以使用merge函数的on参数来指定站点号作为合并的键。接着，您需要按照时间的顺序对合并后的dataframe进行排序，可以使用sort_values函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个dataframe
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 合并两个dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='station_id')

# 按照时间的顺序对合并后的dataframe进行排序
merged_df = merged_df.sort_values('time')

# 输出合并后的dataframe
print(merged_df)

其中，'df1.csv'和'df2.csv'分别是存储了700多个站点信息和600多个站点信息的csv文件。