以下是一个示例代码，可以按照最早的访问日期连接表格：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4],
         'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
         'Access_Date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01']}
data2 = {'ID': [1, 2, 3, 4],
         'Age': [25, 30, 35, 40],
         'Access_Date': ['2021-01-05', '2021-02-02', '2021-03-03', '2021-04-04']}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将Access_Date列转换为日期格式
df1['Access_Date'] = pd.to_datetime(df1['Access_Date'])
df2['Access_Date'] = pd.to_datetime(df2['Access_Date'])

# 按Access_Date列进行升序排序
df1 = df1.sort_values('Access_Date')
df2 = df2.sort_values('Access_Date')

# 使用merge函数按ID列连接两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 打印连接后的表格
print(merged_df)

这段代码首先创建了两个示例数据表df1和df2，每个表都有一个ID和一个访问日期（Access_Date）列。然后，使用pd.to_datetime()函数将访问日期列转换为日期格式，并使用sort_values()函数按照访问日期升序排序两个表格。最后，使用merge()函数按照ID列连接两个表格，并将结果存储在merged_df中。最后，打印连接后的表格。