用现有数据帧填充Pandas Dataframe，但保留形状

Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库。当我们需要用现有数据帧填充一个Pandas Dataframe，但又要保留其形状时，可以使用以下方法：

使用已有数据帧填充新的Dataframe：首先，创建一个新的空白Dataframe，可以使用pd.DataFrame()函数来创建。然后，使用现有数据帧的数据填充新的Dataframe。可以使用df.fillna()方法来填充缺失值，将现有数据帧的数据填充到新Dataframe的相应位置上。确保两个Dataframe的形状要匹配，以保持形状不变。
使用重复的现有数据帧填充新的Dataframe：如果我们想要使用一个现有数据帧的数据重复填充一个新的Dataframe，可以使用pd.concat()函数来将现有数据帧重复拼接。首先，创建一个新的空白Dataframe，并将其与现有数据帧进行拼接，指定axis=0参数。然后，使用df.reset_index(drop=True)方法重置索引，以保持形状不变。

这里是一个示例代码，展示如何用现有数据帧填充一个空白的Pandas Dataframe，并保留其形状：

import pandas as pd

# 创建一个空白的Dataframe
df_new = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])  # 根据实际需求替换列名

# 填充现有数据帧到新Dataframe
df_existing = pd.read_csv('现有数据帧.csv')  # 根据实际需求替换文件路径或使用其他方式获取现有数据帧

# 确保两个Dataframe的形状匹配
if df_new.shape == df_existing.shape:
    df_new = df_new.fillna(df_existing)  # 使用现有数据帧填充新Dataframe的缺失值
else:
    print("形状不匹配，无法填充数据！")

# 输出填充后的Dataframe
print(df_new)

请注意，以上示例代码中的df_new和df_existing是用于演示的占位符变量名，你需要根据实际情况进行调整和替换。

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