如何将数据框中的填充单元格与现有数据框合并和重复？

将数据框中的填充单元格与现有数据框合并和重复的方法有多种，具体取决于所使用的编程语言和数据处理工具。以下是一种常见的方法：

1. 首先，确保你已经加载了需要使用的相关库或模块，例如pandas（Python中的数据处理库）。
2. 创建一个新的数据框，用于存储合并后的结果。
3. 遍历原始数据框中的每一行，检查每个单元格是否为空。如果单元格为空，则跳过该行；如果单元格不为空，则将该行添加到新的数据框中。
4. 最后，将新的数据框与原始数据框进行合并，可以使用concat()函数（在pandas中）或类似的函数来实现。

下面是一个示例代码（使用Python和pandas）：

import pandas as pd

# 原始数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                    'B': [None, 6, 7, 8],
                    'C': [9, 10, None, 12]})

# 创建新的数据框
merged_df = pd.DataFrame()

# 遍历原始数据框中的每一行
for index, row in df1.iterrows():
    # 检查每个单元格是否为空
    if row.isnull().any():
        continue
    # 将非空行添加到新的数据框中
    merged_df = merged_df.append(row)

# 合并新的数据框与原始数据框
merged_df = pd.concat([df1, merged_df])

# 打印合并后的结果
print(merged_df)

这个例子中，我们首先创建了一个原始数据框df1，其中包含一些填充单元格。然后，我们创建了一个空的数据框merged_df，用于存储合并后的结果。接下来，我们遍历df1中的每一行，检查每个单元格是否为空。如果某一行中有任何一个单元格为空，则跳过该行；否则，将该行添加到merged_df中。最后，我们使用concat()函数将merged_df与df1进行合并，得到最终的结果。

请注意，这只是一种示例方法，具体的实现方式可能因编程语言、数据处理工具和具体需求而有所不同。在实际应用中，你可能需要根据自己的情况进行适当的调整和修改。