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在不丢失数据框中已有值的情况下，根据填充数据框中的缺失值

，可以采用以下方法：

均值填充（Mean Imputation）：计算数据框中每一列的均值，然后将缺失值用该列的均值进行填充。这种方法适用于数值型数据，可以保持数据的整体分布特征。
中位数填充（Median Imputation）：计算数据框中每一列的中位数，然后将缺失值用该列的中位数进行填充。与均值填充类似，中位数填充也适用于数值型数据。
众数填充（Mode Imputation）：计算数据框中每一列的众数，然后将缺失值用该列的众数进行填充。众数填充适用于离散型数据，可以保持数据的离散特征。
回归填充（Regression Imputation）：对于缺失值所在的列，将其作为因变量，其他列作为自变量，建立回归模型，然后根据模型预测缺失值。回归填充适用于缺失值与其他变量存在相关性的情况。
K近邻填充（K-Nearest Neighbor Imputation）：对于缺失值所在的观测样本，找到与其最相似的K个样本，然后根据这K个样本的值进行插值填充。K近邻填充适用于样本之间存在相似性的情况。
插值填充（Interpolation Imputation）：根据已有的观测值，通过插值方法（如线性插值、样条插值等）来估计缺失值。插值填充适用于连续型数据，可以保持数据的连续性。

以上是常见的几种填充缺失值的方法，选择哪种方法取决于数据的类型和特征。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法进行填充。

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