我尝试合并DatetimeIndex列上的两个Pandas DataFrame。每个df包含重叠时段的不同每日测量数据，一天中每行有几列。我希望以合并在DatetimeIndex上的df结束，每行仍有一天（'inner'），以及原始两个dfs的所有度量列，但只有一列用于公共日期。只要日期是字符串，这就适用于pd.merge()。但是当我将它们转换为日期时间时，pd.merge()告诉我使用pd.concat()。

df1 = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2022-01-02','2022-01-04'), columns=['dtm'])
df1['var1'] = np.random.random(len(df1))

df2 = pd.DataFrame(data=pd.date_range('2022-01-01','2022-01-05'), columns=['dtm'])
df2['var2'] = np.random.random(len(df2))*100

print(pd.concat([df1,df2], axis=1, join='inner'))

然而，这给了我

dtm      var1        dtm       var2
0 2022-01-02  0.942075 2022-01-01  82.021265
1 2022-01-03  0.857628 2022-01-02  62.548033
2 2022-01-04  0.432774 2022-01-03   3.883448

例如，有两个dtm列，并且它们的日期是偏移的，我如何告诉pd.concat()在dtm列上合并？