pandas把一张表连接到另一张表的下面

可以使用 `pandas.concat()` 函数来将两张表按照行方向连接起来。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照行方向连接两个数据表
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果如下：

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

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.DataFrame()` 函数创建了两个数据表 `df1` 和 `df2`，然后使用 `pd.concat()` 函数将这两个数据表按照行方向连接起来，最后将结果保存在 `result` 变量中。`ignore_index=True` 表示重新生成索引，使得结果表中的行索引从 0 开始连续递增。