在Python中，可以使用pandas库来重塑数据框并在不引入NaN值的情况下处理数据。使用pandas的pivot_table函数可以实现这个目的。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 使用pivot_table函数重塑数据框
reshaped_df = pd.pivot_table(df, values='C', index='A', columns='B')

print(reshaped_df)

输出结果：

B    one  two
A            
bar  5.0  4.0
foo  1.5  3.0

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，使用pivot_table函数来重塑数据框，将列B的唯一值作为新数据框的列，并将列A的唯一值作为新数据框的索引。在这个示例中，我们以列C的值作为新数据框的值，如果有多个相同索引和列的组合，则取平均值。最后，将重塑后的数据框打印出来。

请注意，pivot_table函数默认会忽略NaN值。如果有多个相同索引和列的组合，并且原始数据框中有NaN值，那么在重塑数据框时，将会使用非NaN值的平均值来填充。