Python 如何为 pd.merge_asof 设置合并和规范化多个数据帧

我正在try 使用pd.merge_asof合并多个数据帧.

它们都包含两列，分别以datetime作为索引列和一个浮动值的变量列.它们的索引和时间不平衡，所以我必须将值标准化.

Date                    value1                                 
2021-10-22 19:22:25      23.5     
2021-10-22 19:22:40      23.4     
2021-10-22 19:22:55      23.5     
2021-10-22 19:30:12      23.6     
2021-10-22 19:30:42      23.5     

Date                      value2                
2021-10-22 19:22:25        12
2021-10-22 19:22:40        12
2021-10-22 19:22:55        12
2021-10-22 19:30:12        16
2021-10-22 19:30:42        16

我可以成功地合并dfs，并使用

 merged = pd.merge_asof(data_frames[0],data_frames[1], left_index=True,right_index=True,direction='nearest')

Date                           value1  value2        
2021-10-22 19:22:25             23.5     12
2021-10-22 19:22:40             23.4     12
2021-10-22 19:22:55             23.5     12
2021-10-22 19:30:12             23.6     16
2021-10-22 19:30:42             23.5     16

现在我想做的是合并两个以上的数据帧.我试着这么做:

    merged = pd.merge_asof(data_frames[0],data_frames[1],data_frames[2],left_index=True,right_index=True,direction='nearest')

但我得到了错误

pandas.errors.MergeError: Can only pass argument "on" OR "left_index" and "right_index", not a combination of both.

我不确定这表明了什么.我删除了其中一个索引参数，它仍然说了同样的话.我能得到我需要做的吗？

我希望能够在value2列的右边附加dataframe3，它有value3列.