Создать пустой Dataframe с такими же измерениями, как и другой?

Я немного искал, но не могу найти хороший ответ. Я хочу создать пустой фреймворк с такими же размерами, как и другой фреймворк данных, чтобы добавить новые столбцы. Сегодня я создаю пустой фрейм данных, заполненный нулями, а затем удаляю нулевой столбец. Я надеюсь, что есть лучший способ, но не могу найти ответ. Кто-нибудь может мне помочь?

Мне нравится это сегодня, и это работает, но это очень уродливо.

df_copy = pandas.DataFrame(numpy.zeros(len(df_original.index))) df_copy = df_copy.drop([0],axis=1) 

И теперь я могу добавлять новые столбцы при обработке данных. Поэтому в основном я хочу, чтобы пустой фреймворк с такими же размерами, как и другой фреймворк данных.

 df_copy["price"] = pricesList df_copy["size"] = sizesList 

EDIT: Еще один близкий вопрос: как создать пустой Dataframe с размерами mxn? Я получил ответ ниже, как создать пустой фреймворк с размерами 1xn, который устанавливается путем установки индекса. Но как создать пустой фрейм данных nxm, заполненный нулями? Причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что я подозреваю (?), Что быстрее создать нулевой заполненный фрейм данных, а затем заменить каждый элемент по мере необходимости. Альтернативой является создание пустой фреймворка с размерами 1xn, а затем добавление столбцов по мере необходимости, что, как мне сказали, медленное. Таким образом, может быть быстрее создать пустой фреймворк с размерами nxm, а затем заменить элементы по мере необходимости (путем копирования списка в каждый столбец). Скажем, столбец имеет 100 строк, и я создаю подсписку с 25 строками, поэтому я просто копирую этот список в нужную подколонку и повторяю. Это быстрее, чем добавление нового столбца?

Создание пустой фреймворка с тем же индексом и столбцами, что и другой фреймворк данных:

 import pandas as pd df_copy = pd.DataFrame().reindex_like(df_original) 
 import pandas as pd df_copy = pd.DataFrame(index=df_original.index,columns=df_original.columns)