如何在索引 pandas 的帮助下填充行？

how to fill rows with help of index pandas?

如何借助索引pandas填充行？

我有这样的数据框

    Alert number    Age Job Loan
0        0          58   4   0
2        2          44   9   0
4        4          35   4   0
6        6          41   0   0
8        8          29   0   0

我有另一个具有相同列数和不同索引值的数据框，例如

     Alert number   Age Job Loan
1        1          58   4   0
3        3          44   9   0
5        5          35   4   0
7        7          41   0   0
9        9          29   0   0

如何在pandas中将以上两行顺序合并？

喜欢下面的数据框

    Alert number    Age Job Loan
0        0          58   4   0
1        1          58   4   0
2        2          44   9   0
3        3          44   9   0
4        4          35   4   0
5        5          35   4   0
6        6          41   0   0
7        7          41   0   0
8        8          29   0   0
9        9          29   0   0

使用concat with sorting by DataFrame.sort_values:

df = pd.concat([df1, df2]).sort_values('Alert number', ignore_index=True)

或通过DataFrame.sort_index:

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index()