我完全懂你碰到的这个困扰——明明在merge里加了sort=False，但合并后的df3顺序还是和你想要的不一样。其实问题出在：sort=False只是告诉Pandas不要按连接键（这里是name）的字典序排序，但它并不会自动帮你保留df1的原始行顺序，再追加df2里独有的行。

要实现你想要的效果（先按df1的顺序保留所有行，再按df2的顺序追加df1里没有的行），可以在合并后手动指定排序规则，具体步骤如下：

解决方案代码 #

import pandas as pd

data1 = [
    ['4A', 1],
    ['3B', 2],
    ['2C', 3],
    ['1D', 4],
    ]
data2 = [
    ['2C', 9],
    ['4A', 3],
    ['6F', 2],
    ['5G', 1],
    ]

df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['name', 'value'])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['name', 'value'])

# 先执行外连接合并
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='name', sort=False)
df3 = df3.rename({'value_x': 'v1', 'value_y': 'y2'}, axis=1)

# 第一步：获取df1的name原始顺序
df1_name_order = df1['name'].tolist()
# 第二步：筛选df2中独有的name，保留df2里的原始顺序
df2_unique_names = df2[~df2['name'].isin(df1_name_order)]['name'].tolist()
# 第三步：组合成我们想要的完整顺序
target_order = df1_name_order + df2_unique_names

# 第四步：按照目标顺序重新排序df3
df3 = df3.set_index('name').reindex(target_order).reset_index()

print(df3)

输出结果 #

name   v1   y2
0   4A  1.0  3.0
1   3B  2.0  NaN
2   2C  3.0  9.0
3   1D  4.0  NaN
4   6F  NaN  2.0
5   5G  NaN  1.0

原理说明 #

• 先提取df1里name的原始顺序，确保合并后df1的行保持原来的排列；
• 再筛选出df2中独有的name，并且保留它们在df2里的出现顺序；
• 最后用reindex方法让df3按照我们组合好的顺序重新排列，完美匹配你的预期输出。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者beetlej