如何按行连接两个Dataframe

可以使用`pandas.concat()`函数按行连接两个Dataframe。该函数的语法如下：

pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

其中，参数`objs`是要连接的Dataframe对象列表，`axis=0`表示按行连接，`join='outer'`表示使用外连接的方式连接，`ignore_index=False`表示保留原来的索引，`keys=None`表示不需要添加层次化索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个Dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按行连接两个Dataframe
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12