数据框垂直合并后修改index为按默认顺序排列

### 回答1：
可以使用pandas中的concat函数来实现数据框垂直合并。合并后可以使用reset_index函数来重新按默认顺序排列索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 垂直合并数据框
df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 重新按默认顺序排列索引
df = df.reset_index(drop=True)

其中，concat函数中的参数axis=0表示按行合并，reset_index函数中的参数drop=True表示删除原索引列。

### 回答2：
数据框的垂直合并可以通过pandas库中的concat()函数来实现。当数据框合并完成后，可以使用reset_index()方法将index重置为按默认顺序排列。

首先，将需要合并的数据框使用concat()函数进行垂直合并，如下所示：

import pandas as pd

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

# 数据框垂直合并
merged_df = pd.concat([df1, df2])

合并后的数据框merged_df如下：

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

接下来，使用reset_index()方法将index按默认顺序排列，如下所示：

# 重置index为按默认顺序排列
merged_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

重置index后的数据框merged_df如下：

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

这样就完成了数据框垂直合并后修改index为按默认顺序排列的操作。

### 回答3：
数据框的垂直合并是指将两个或多个数据框按垂直方向进行合并，即按行进行拼接。在垂直合并后，数据框的索引可能会发生混乱，不再按默认的顺序排列。为了修改索引为按默认顺序排列，我们可以通过以下步骤进行操作。

首先，将需要合并的数据框命名为df1和df2，并保证它们具有相同的列名。

接下来，使用concat()函数将df1和df2按垂直方向进行合并。设置参数axis=0，表示按行进行合并。

合并后，可以使用reset_index()函数重置索引。设置参数drop=True，表示不保留原始的索引列，直接使用默认的整数索引。

最后，得到的新数据框即为垂直合并并修改了索引为按默认顺序排列的结果。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 垂直合并数据框
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 修改索引为按默认顺序排列
merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)

# 打印修改后的数据框
print(merged_df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e
5  6  f

通过以上步骤，我们成功将数据框进行了垂直合并，并且修改了索引为按默认顺序排列的结果。