如何扩展DataFrame常量列以匹配另一DataFrame行数并填充常量？

方法一：直接提取常量赋值（推荐，最高效） #

既然df2里的列是常量值（所有行数值相同），直接提取该列任意一行的值（比如第一行），给df1新增对应列并赋值即可，无需复杂合并：

# 提取BitSizeValue的常量值（取第一行即可，所有行值一致）
bit_size_constant = df2['BitSizeValue'].iloc[0]
# 给df1添加该列并填充常量
df1['BitSizeValue'] = bit_size_constant

方法二：合并后填充NaN #

如果已经完成合并操作得到带NaN的数据集，直接用fillna把NaN替换为df2的常量值：

# 假设合并后的数据集为merged_df
merged_df['BitSizeValue'] = merged_df['BitSizeValue'].fillna(df2['BitSizeValue'].iloc[0])

方法三：多常量列批量处理 #

如果df2包含多列常量，可先提取df2的一行作为常量模板，再通过广播机制批量添加到df1：

# 提取df2的第一行作为常量模板
constant_template = df2.iloc[0].to_dict()
# 批量给df1添加所有常量列
df1 = df1.assign(**constant_template)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zia