你可以使用pandas库中的concat()函数来按行索引将两个DataFrame连接起来。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': ['a', 'b', 'c']}
df1 = pd.DataFrame(data1, index=[0, 1, 2])

data2 = {'A': [4, 5, 6],
         'B': ['d', 'e', 'f']}
df2 = pd.DataFrame(data2, index=[3, 4, 5])

# 使用concat函数将df1和df2按行索引连接起来
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

这段代码首先导入了pandas库，然后创建了两个示例DataFrame df1和df2。接下来使用concat()函数将df1和df2按行索引连接起来，并将结果存储在result变量中。最后，使用print()函数打印出连接后的结果。

运行上述代码，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

可以看到，df1和df2按行索引连接起来，形成了一个新的DataFrame。