下面是一个示例代码，用于保持两个时间序列的常见观察：

import pandas as pd

# 创建示例时间序列数据
data1 = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
         'Value1': [10, 20, 30]}
data2 = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-04'],
         'Value2': [100, 200, 300]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

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

# 将日期列设置为索引
df1.set_index('Date', inplace=True)
df2.set_index('Date', inplace=True)

# 使用merge函数合并两个时间序列
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

# 打印合并后的时间序列
print(merged_df)

输出结果为：

            Value1  Value2
Date                      
2021-01-01    10.0   100.0
2021-01-02    20.0     NaN
2021-01-03    30.0   200.0
2021-01-04     NaN   300.0

上述代码首先创建了两个示例的时间序列数据，然后使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期时间类型。接下来，使用set_index函数将日期列设置为索引。最后，使用pd.merge函数将两个时间序列合并在一起，通过指定left_index=True和right_index=True来基于索引进行合并，并通过how='outer'参数保持两个时间序列的常见观察。最后，打印合并后的时间序列数据。