如何合并连续的DatetimeIndex？

合并连续的DatetimeIndex可以通过使用pandas库中的resample函数来实现。下面是完善且全面的答案：

合并连续的DatetimeIndex可以使用pandas库中的resample函数。resample函数可以将时间序列数据重新采样为不同的频率，例如将分钟级别的数据合并为小时级别的数据。

下面是一个示例代码，演示如何使用resample函数合并连续的DatetimeIndex：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DatetimeIndex
index1 = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-05', freq='D')
index2 = pd.date_range(start='2022-01-06', end='2022-01-10', freq='D')

# 创建示例的时间序列数据
data1 = pd.Series(range(len(index1)), index=index1)
data2 = pd.Series(range(len(index2)), index=index2)

# 合并连续的DatetimeIndex
merged_data = pd.concat([data1, data2])

# 输出合并后的时间序列数据
print(merged_data)

上述代码中，首先使用date_range函数创建了两个连续的DatetimeIndex，分别为index1和index2。然后使用Series函数创建了两个示例的时间序列数据data1和data2，分别与index1和index2对应。

接下来，使用concat函数将data1和data2合并为一个新的时间序列数据merged_data。最后，通过打印merged_data可以查看合并后的时间序列数据。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求调整参数和使用其他pandas函数进行更复杂的操作。

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