有两个行数列数列名称都不相同的dataframe，有一个字典，字典的键值对分别对应这两个dataframe的不同的index ,如何根据这个字典进行两个dataframe的行和行的拼接

在Pandas库中，如果你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，并且你想根据它们的索引与一个字典 `dict_index` 进行匹配并拼接行，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保字典的键是DataFrame的索引标签，并且字典的值是你想要保留的新索引（如果需要的话）。

# 假设字典 dict_index 的形式是：
dict_index = {df1.index.name: 'new_index_1', df2.index.name: 'new_index_2'}

2. 使用 `pd.concat()` 函数，传入要拼接的数据框列表，同时指定 `keys` 参数为字典中的新索引名称，这将创建一个新的MultiIndex DataFrame：

result_df = pd.concat([df1, df2], keys=dict_index)

3. 如果你只想在特定层级上应用新的索引，可以使用 `level` 参数，例如 `level=0` 表示第一级索引（默认），`level=1` 表示第二级索引等。

result_df = result_df.reorder_levels([1, 0]) if len(result_df.index.levels) > 1 else result_df

现在 `result_df` 就是根据字典进行了行合并的新数据框。记得检查拼接后的结果是否满足你的需求。