下面是一个示例代码，展示如何按日期范围合并两个数据框：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
data1 = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
         'Value1': [1, 2, 3]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据框
data2 = {'Date': ['2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
         'Value2': [4, 5, 6]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将日期列转换为日期类型
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'])

# 设置日期列为索引
df1.set_index('Date', inplace=True)
df2.set_index('Date', inplace=True)

# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_index=True, right_index=True)

print(merged_df)

输出结果为：

            Value1  Value2
Date                      
2021-01-02       2       4
2021-01-03       3       5

在示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，每个数据框都有一个Date列和一个值列。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型，并使用set_index()函数将日期列设置为索引。最后，我们使用pd.merge()函数按照内连接方式合并两个数据框，并设置left_index=True和right_index=True来基于索引进行合并。