以下是一个示例代码，演示如何按日期筛选连接表：

import pandas as pd

# 创建第一个表
data1 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
         '数据1': [10, 20, 30]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个表
data2 = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-04'],
         '数据2': [100, 200, 300]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

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

# 按日期连接表
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='日期', how='inner')

# 打印连接结果
print(df_merged)

运行上述代码，将会输出以下结果：

          日期  数据1  数据2
0 2022-01-01   10  100
1 2022-01-03   30  200

在示例代码中，我们首先创建了两个表df1和df2。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型，以便可以按日期进行连接。

接下来，我们使用pd.merge()函数按日期连接了df1和df2两个表，连接方式为内连接（inner join）。这意味着只有在两个表中都存在的日期才会被连接起来。

最后，我们打印出连接结果df_merged。它包含了在日期列上匹配的行的数据1和数据2列的值。

您可以根据您的具体需求进行修改和调整。