下面是一个使用Python pandas库的代码示例，用于比较两个数据框中的元素，并在较大的数据框中用NaN填充缺失的元素：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7]})

# 比较两个数据框的形状，找到较大的数据框
if df1.shape[0] >= df2.shape[0] and df1.shape[1] >= df2.shape[1]:
    bigger_df = df1
    smaller_df = df2
else:
    bigger_df = df2
    smaller_df = df1

# 使用NaN填充较大数据框中缺失的元素
bigger_df = bigger_df.combine_first(smaller_df)

print(bigger_df)

以上代码首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后通过比较两个数据框的形状，找到较大的数据框。最后使用combine_first()函数将较小数据框中的元素填充到较大数据框中，并将结果存储在变量bigger_df中。最后打印bigger_df即可看到结果。

请注意，这只是一个示例，具体的解决方法可能因数据框的结构和所需的处理逻辑而有所不同。