Python 根据不同数据框中的列对一个数据框进行排序，并将不匹配的条目放在底部

我有两个数据帧，它们之间共享一个ID列. 第一个数据帧被拆分并发送给数据所有者进行更新. 一旦返回，它们将再次放回单个数据帧中. 现在已经更新了一个数据帧，其中包含尚未具有ID的新条目，并且其顺序也与最初不同. Df1是旧的，df2是新的 我希望根据df1中的ID列对df2进行排序，并将新条目留在底部. ID是随机生成的，没有顺序，这是设计出来的.

有什么好方法可以做到这一点吗？ 我看了this个帖子，它利用了索引.我可以将我的ID列作为索引，但由于一些新条目还没有ID，所以这不起作用.

我对这里的情况做了一个模拟:

df=pd.DataFrame(columns=['Name','DataOwner','UniqueID'], data=[['P1',1,123],['P2',2,321],['P3',3,456]])
df2=pd.DataFrame(columns=['Name','DataOwner','UniqueID'], data=[['P1',1,123],['P4', 1, ],['P2',2,321],['P5',2,],['P3',3,456], ['P6', 3, ]])

这会产生以下两个数据帧:

  Name  DataOwner  UniqueID
0   P1          1       123
1   P2          2       321
2   P3          3       456
  Name  DataOwner  UniqueID
0   P1          1     123.0
1   P4          1       NaN
2   P2          2     321.0
3   P5          2       NaN
4   P3          3     456.0
5   P6          3       NaN

项目的名称是描述性文本，不能用于排序，数据所有者不会排序，只是放在那里说明数据是由数据所有者返回的，在我需要根据ID进行排序之前，将数据放在一个大的数据框中，并在底部添加新条目.

我想要的结果是:

  Name  DataOwner  UniqueID
0   P1          1       123
1   P2          2       321
2   P3          3       456
  Name  DataOwner  UniqueID
0   P1          1     123.0
2   P2          2     321.0
4   P3          3     456.0
1   P4          1       NaN
3   P5          2       NaN
5   P6          3       NaN

尽管新条目的顺序并不重要--它们只需要排在底部.