合并后保留数据帧的顺序

我有一个数据框 df1 ,它需要有一个新列 'h[mm]' 附加的。新的价值观 'H[毫米] 应该向上看 df2 取决于中的值 DF1 的 'Profile' 列。这种情况可以与excel的“vlookup”或“index/match”进行比较。

我已成功添加新列 'H[毫米] 使用正确的值 DF1 . 但是,它改变了原来的顺序 DF1 ,这在我的情况下是不需要的。

数据帧的简化可复制版本 DF1 和 DF2 是:

pile_type = ['P01', 'P20', 'P05', 'P23', 'P04', 'P01']
profile = ['HE200A', 'HE220A', 'HE240B', 'NaN', 'HE200A', 'HE300B']
df1 = pd.DataFrame({'Pile_type': pile_type, 'Profile': profile})

profile_database = ['HE200A', 'HE220A', 'HE240B', 'HE500B', 'HE300B']
profile_height_database = [190, 210, 240, 500, 300]
df2 = pd.DataFrame({'Profile': profile_database, 'h[mm]': profile_height_database})

我最接近的解决方案是 pd.merge_ordered() :

df_mo= pd.merge_ordered(df1, df2, left_by='Profile')

它仍然不能保持 DF1 在结果中 df_mo :

print('df1:', df1)
print('df2:', df2)
print('df_mo:', df_mo)

df1:    Pile_type Profile
0       P01       HE200A
1       P20       HE220A
2       P05       HE240B
3       P23       NaN
4       P04       HE200A
5       P01       HE300B

df2:  Profile h[mm]
0     HE200A  190
1     HE220A  210
2     HE240B  240
3     HE500B  500
4     HE300B  300

df_mo:  Pile_type Profile  h[mm]
0       P01       HE200A   190.0
1       P04       HE200A   190.0
2       P20       HE220A   210.0
3       P05       HE240B   240.0
4       P23       NaN      NaN
5       P01       HE300B   300.0

我也试过这个标准 pd.merge() 没有运气。