您可以使用merge函数按顺序匹配两个数据框的列，然后使用索引提取另一列的值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd'],
                    'B': [1, 2, 3, 4]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': ['c', 'b', 'a', 'd'],
                    'C': ['x', 'y', 'z', 'w']})

# 按顺序匹配两个数据框的列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 提取另一列的值
values = merged_df['C']

print(values)

输出结果：

0    z
1    y
2    x
3    w
Name: C, dtype: object

这里，我们首先使用merge函数按顺序匹配两个数据框的列。通过指定on='A'，我们告诉merge函数使用列"A"进行匹配。然后，我们使用索引'C'从合并后的数据框中提取列"C"的值，并将结果存储在values变量中。最后，我们打印出values变量的值。