注意：
要保证对应列的数据类型是一致的！
不要出现，A的datetime类型是Timestemp；B的datetime类型是str。
否则横向合并时会出现合并上去的列为NaN。
需要将两个DataFrame进行横向拼接；
对 A_DataFrame 拼接一列数据；
数据样例如下：
将右侧source_df中的 “$factor” 列拼接到左侧qlib_df中，但左侧数据是分钟级的数据，右侧是“day”级的数据。
需要将“day”级数据的 “$factor” 填充到对应一天内的分钟级里面；
首先将二者的日期作为索引；
然后对其进行合并（pd.concat()）
source_df = pd.concat([source_df, qlib_df['$factor']], axis=1, join_axes=[source_df.index]) # 其中 join_axes 参数为指定根据哪个索引进行数据对齐 # join_axes=[source_df.index] 则根据source_df的索引进行数据对齐
执行过后，数据则被拼接，并且相同索引下的值都一样。
