我现在手里有两个dataframe，两个数据框的列一样，但是行数不一样，你可以帮我写个代码把这两个数据框纵向连接起来吗

当然可以，如果你想将两个DataFrame按照行数垂直地（即按列堆叠）连接在一起，你可以使用pandas的`concat`函数，设置`axis=0`表示沿着行方向合并。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有两个DataFrame df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['row1', 'row2'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}, index=['row3', 'row4'])

# 使用 concat 进行堆叠
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(merged_df)

如果你想要保留原始索引并将其转换为列，可以在`stack`操作后使用`reset_index`：

merged_df_stacked = merged_df.stack().reset_index(level=1, drop=True)
print(merged_df_stacked)

这将会创建一个新的DataFrame，其中原来的行变成了新的列，每个列都是一个子DataFrame的所有行。