na.fill — это метод в PySpark, который используется для заполнения нулевых или отсутствующих значений в DataFrame или столбце указанными значениями. Вот некоторые другие методы PySpark, которые можно использовать для заполнения нулевых значений:

1. fill(): этот метод используется для заполнения нулевых значений в DataFrame или столбце указанным значением или словарем значений. Он заменяет нулевые значения предоставленными значениями.

2. fillna(): этот метод аналогичен fill() и используется для заполнения нулевых значений в DataFrame или столбце указанным значением или словарем значений.

3. replace(): этот метод используется для замены определенных значений в DataFrame или столбце указанными значениями. Его можно использовать для замены нулевых значений желаемым значением.

4. when() и else(): эти методы используются вместе для условной замены нулевых значений в DataFrame или столбце. Метод if() задает условие, а метод else() предоставляет значение, которое будет использоваться, если условие не выполнено.

5. dropna(): этот метод используется для удаления строк или столбцов с нулевыми значениями из DataFrame. Его можно использовать для исключения нулевых значений, а не для их заполнения.

6. interpolate(): этот метод используется для заполнения нулевых значений в DataFrame или столбце с использованием методов интерполяции. Он прогнозирует недостающие значения на основе существующих точек данных.