要保持索引和顺序的情况下，匹配具有相似字符串模式的两个数据帧的序列，可以使用字符串匹配算法（如Levenshtein距离）来计算两个字符串之间的相似度，并根据相似度选择最佳匹配。

下面是一个使用Python pandas库的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from fuzzywuzzy import fuzz

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'orange', 'pear'],
                    'B': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['apples', 'bananas', 'oranges', 'pears'],
                    'D': [5, 6, 7, 8]})

# 创建一个空的结果数据帧
result = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 遍历df1的每一行
for index, row in df1.iterrows():
    # 初始化最佳匹配的相似度和索引
    best_match_similarity = 0
    best_match_index = None
    
    # 遍历df2的每一行
    for idx, r in df2.iterrows():
        # 计算两个字符串之间的相似度
        similarity = fuzz.ratio(row['A'], r['C'])
        
        # 如果找到了更好的匹配，则更新最佳匹配的相似度和索引
        if similarity > best_match_similarity:
            best_match_similarity = similarity
            best_match_index = idx
            
    # 如果找到了最佳匹配，则将匹配的行添加到结果数据帧中
    if best_match_index is not None:
        result = result.append(pd.concat([row, df2.loc[best_match_index]]), ignore_index=True)

print(result)

输出结果为：

        A  B         C  D
0   apple  1    apples  5
1  banana  2   bananas  6
2  orange  3   oranges  7
3    pear  4     pears  8

在上面的示例中，我们通过使用fuzzywuzzy库中的fuzz.ratio函数来计算两个字符串之间的相似度。然后，我们遍历df1的每一行，在df2中找到与df1中当前行最相似的行，并将匹配的行添加到结果数据帧中。最后，我们打印输出结果数据帧。