下面是一个不使用 join 函数的示例代码，用于补充时间序列的缺失数据：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06']))

# 创建一个包含完整日期范围的时间序列
date_range = pd.date_range(start=data.index.min(), end=data.index.max(), freq='D')

# 使用 reindex 函数将数据重新索引为完整日期范围
data = data.reindex(date_range)

# 使用 fillna 函数填充缺失值
data_filled = data.fillna(method='ffill')  # 使用前向填充方法填充缺失值

print(data_filled)

上述代码中，首先创建了一个时间序列 data，其中包含了一些缺失数据。然后，使用 date_range 函数创建了一个包含完整日期范围的时间序列，该日期范围是根据 data 中的最小日期和最大日期生成的。接下来，使用 reindex 函数将 data 重新索引为完整日期范围，这样就得到了一个包含缺失数据的时间序列。最后，使用 fillna 函数将缺失值填充为前一个非缺失值，即使用前向填充方法填充缺失值。