Панды объединяют/объединяют/объединяют два фрейма данных

У меня проблемы с соединениями в пандах, и я пытаюсь понять, что не так. Скажем, у меня есть dataframex:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
Data columns:
close    1941  non-null values
high     1941  non-null values
low      1941  non-null values
open     1941  non-null values
dtypes: float64(4)

должен ли я присоединиться к нему с y по индексу с помощью простой команды соединения, где y = x, за исключением того, что имена столбцов имеют +2.

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 1941 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00
 Data columns:
 close2    1941  non-null values
 high2     1941  non-null values
 low2      1941  non-null values
 open2     1941  non-null values
 dtypes: float64(4)

 y.join(x) or pandas.DataFrame.join(y,x):
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 DatetimeIndex: 34879 entries, 2004-12-16 00:00:00 to 2012-07-12 00:00:00
 Data columns:
 close2    34879  non-null values
 high2     34879  non-null values
 low2      34879  non-null values
 open2     34879  non-null values
 close     34879  non-null values
 high      34879  non-null values
 low       34879  non-null values
 open      34879  non-null values
 dtypes: float64(8)

Я ожидаю, что финал будет иметь 1941 не -значений для обоих. Я тоже пробовал слияние, но у меня та же проблема.

Я думал, что правильным ответом будет pandas.concat ([x, y] ), но это тоже не то, что я намеревался.

In [83]: pandas.concat([x,y]) 
Out[83]: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
DatetimeIndex: 3882 entries, 2004-10-19 00:00:00 to 2012-07-23 00:00:00 
Data columns: 
close2 3882 non-null values 
high2 3882 non-null values 
low2 3882 non-null values 
open2 3882 non-null values 
dtypes: float64(4) 

редактировать :Если у вас возникли проблемы с присоединением, прочитайте ответ Уэса ниже. У меня была одна метка времени, которая была продублирована.