固定DF1结构，按No列将DF2数据插入对应位置的方法

看起来你想要的不是全局按No列排序，而是保留DF1原有的行顺序，同时把DF2的行插入到DF1中相邻No值的合适位置——比如DF2中No=25的行要放在DF1里No=20和No=80的行之间，而不是把所有DF2行都堆在DF1后面。

下面是具体的实现步骤和代码：

步骤1：准备数据 #

先把你的两个DataFrame构造出来（如果已经有了可以跳过这步）：

import pandas as pd

# 构造DF1
df1 = pd.DataFrame({
    'S.NO': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Let': ['A', 'B', 'C', 'D', 'F', 'G'],
    'No': [10, 20, 80, 100, 8, 9]
})

# 构造DF2
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['Hu', 'gy', 'ga'],
    'Gam1': ['Ar', 'Get', 'Gy'],
    'Gam2': ['Yz', 'Tr', 'Gy'],
    'No': [25, 7, 90]
})

步骤2：核心实现逻辑 #

我们的思路是：先把DF1的行按原始顺序存起来，然后遍历DF2的每一行，找到它应该插入到DF1中的位置，最后把所有行组合成结果DataFrame。

# 把DF1的行转换成字典列表，方便逐行插入操作
df1_rows = df1.to_dict('records')

# 遍历DF2的每一行，找到合适的插入位置
for _, df2_row in df2.iterrows():
    target_no = df2_row['No']
    insert_index = 0
    
    # 遍历DF1的行，找到第一个No大于target_no的位置，插入到它前面
    for idx, df1_row in enumerate(df1_rows):
        if df1_row['No'] > target_no:
            insert_index = idx
            break
    else:
        # 如果所有DF1的No都小于target_no，就插在DF1的最后
        insert_index = len(df1_rows)
    
    # 把DF2的行转换成字典，补充DF1有的但DF2没有的列（设为None）
    row_to_insert = df2_row.to_dict()
    row_to_insert['S.NO'] = None
    row_to_insert['Let'] = None
    
    # 插入到指定位置
    df1_rows.insert(insert_index, row_to_insert)

# 把处理后的列表转换成DataFrame，并调整列顺序和预期一致
result_df = pd.DataFrame(df1_rows)[['S.NO', 'Let', 'No', 'Name', 'Gam1', 'Gam2']]

# 打印结果（和你的预期一致）
print(result_df.to_string(index=False))

运行这段代码后，输出的结果就是你想要的：

S.NO Let  No Name Gam1 Gam2
    1   A  10  NaN  NaN  NaN
    2   B  20  NaN  NaN  NaN
  NaN NaN  25   Hu   Ar   Yz
    3   C  80  NaN  NaN  NaN
  NaN NaN  90   ga   Gy   Gy
    4   D 100  NaN  NaN  NaN
  NaN NaN   7   gy  Get   Tr
    5   F   8  NaN  NaN  NaN
    6   G   9  NaN  NaN  NaN

为什么你的sort_values方法不行？ #

你之前用new.sort_values(by=['No'])得到DF2全在末尾，核心原因是你误解了需求：你要的不是全局按No排序，而是保留DF1的原始行顺序，在DF1的行之间插入DF2的行。全局排序会打乱DF1原有的行顺序（比如DF1中No=8、9的行本来在最后，全局排序会跑到最前面），完全不符合你的预期；另外合并后DF2行的S.NO列是NaN，排序时这类行也容易被默认放到末尾，进一步偏离你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Python_newbie