合并df1和df2时保留df1和df2的所有列，并且按照df2的列顺序排序，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd# 示例数据
data1 = {'F': [1, 2, 3],'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'E': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)data2 = {'C': [7, 8, 9],'A': [10, 11, 12],'B': [13, 14, 15],'D': [16, 17, 18]}
df2 = pd.DataFrame(data2)# 获取目标列顺序
columns_order = list(df2.columns) + list(df1.columns)
columns_order = [x for i, x in enumerate(columns_order) if x not in columns_order[:i]]# 合并df1和df2
merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)# 按照df2的列顺序重新排列列
merged_df = merged_df.reindex(columns=columns_order)print(merged_df)

结果如下：

     C   A   B     D    F    E
0  NaN   1   4   NaN  1.0  4.0
1  NaN   2   5   NaN  2.0  5.0
2  NaN   3   6   NaN  3.0  6.0
3  7.0  10  13  16.0  NaN  NaN
4  8.0  11  14  17.0  NaN  NaN
5  9.0  12  15  18.0  NaN  NaN

通过以上步骤，我们成功按照df2的列顺序合并了df1和df2，并保留了两个DataFrame的所有列，包括B列。在合并后的结果中，df1的列保留了原始的顺序，而df2的列按照df2的顺序进行了排序。缺失的部分用NaN进行填充。

灵感来自：

要删除列表中重复的元素，只保留先出现的元素，可以使用列表推导式和集合（Set）来实现。以下是示例代码：

original_list = [1, 2, 3, 2, 4, 1, 5, 3]# 使用列表推导式和集合来删除重复元素，只保留先出现的
unique_list = [x for i, x in enumerate(original_list) if x not in original_list[:i]]print(unique_list)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

在这个例子中，我们使用列表推导式和集合来删除重复元素。在列表推导式中，我们遍历原始列表original_list，并使用切片original_list[:i]来获取当前元素之前的子列表。然后，使用条件x not in original_list[:i]来判断当前元素是否在子列表中出现过。如果没有出现过，则将该元素添加到新的列表unique_list中。通过这种方式，我们可以只保留先出现的元素，并删除重复的元素。