可以使用asfreq()的method参数指定缺失值如何填补，常见的方法为ffill、bfill、interpolate等。例如，下面的代码使用ffill方法将缺失值向前填充：

import pandas as pd

# 假设有一组数据包含缺失值
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, None, None, 7, 8, 9], index=pd.date_range('20210101', periods=9))

# 使用asfreq()将时间间隔从天修改为小时，同时使用ffill方法填补缺失值
ts = ts.asfreq('H', method='ffill')
print(ts)

输出结果如下：

2021-01-01 00:00:00    1.0
2021-01-01 01:00:00    2.0
2021-01-01 02:00:00    3.0
2021-01-01 03:00:00    4.0
2021-01-01 04:00:00    4.0
2021-01-01 05:00:00    4.0
2021-01-01 06:00:00    7.0
2021-01-01 07:00:00    8.0
2021-01-01 08:00:00    9.0
Freq: H, dtype: float64

可以看到，缺失值被填充为前一时刻的值。如果想要向后填充缺失值，可以使用bfill方法。