在Python中可以使用模糊匹配算法（如模糊查找或字符串相似度算法）来进行不同长度的数据框之间的列模糊匹配。下面是一个示例代码，演示如何使用模糊匹配算法来进行模糊匹配。

首先，我们需要安装模糊匹配算法库，比如fuzzywuzzy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install fuzzywuzzy

接下来，我们可以使用以下代码示例来进行模糊匹配：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mike', 'Tom', 'Alex'],
                    'age': [25, 30, 35, 20],
                    'city': ['New York', 'Boston', 'Chicago', 'Los Angeles']})

df2 = pd.DataFrame({'full_name': ['John Smith', 'Michael Johnson', 'Thomas Anderson', 'Alex Brown'],
                    'salary': [5000, 6000, 7000, 4000]})

# 定义模糊匹配函数
def fuzzy_match(row, choices, scorer, threshold):
    match = process.extractOne(row, choices, scorer=scorer)
    if match[1] >= threshold:
        return match[0]
    else:
        return None

# 使用模糊匹配来匹配两个数据框的列
df2['name'] = df2['full_name'].apply(fuzzy_match, args=(df1['name'], fuzz.ratio, 70))

# 合并匹配结果
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='name', how='left')

print(df_merged)

在上面的示例中，我们使用了fuzzywuzzy库中的fuzz.ratio函数来计算两个字符串的相似度，然后使用fuzzywuzzy库中的process.extractOne函数来进行模糊匹配。我们定义了一个fuzzy_match函数来执行模糊匹配，并将其应用到df2的'full_name'列上，然后将匹配结果存储在df2的'name'列中。最后，我们使用pd.merge函数将两个数据框根据'name'列进行合并。

请注意，模糊匹配算法并不是完全准确的，可能会出现误匹配的情况。因此，建议根据实际需求调整模糊匹配算法的参数，如相似度阈值等，以获得更合适的匹配结果。