补充程序数据的方法取决于具体的应用场景和数据类型。以下是一些常见的方法：
Excel中填充数据
鼠标拖动填充：选中需要填充的数据单元格，将鼠标移动到单元格的右下角，等鼠标箭头变成黑色十字时，按住鼠标左键向下拖动。如果这列数据的左边或者右边有数据，也可以直接双击鼠标左键自动填充。
快捷键填充：
`Ctrl + D`：向下填充相同内容。
`Ctrl + R`：向右填充相同内容。
`Ctrl + Enter`：在区域输入相同内容。
`Ctrl + E`：提取内容再填充。
在编程语言中补充数据
数组操作：
在JavaScript中，可以使用`concat（）`方法向数组中添加元素，例如：`this.data.list.concat（arr1）`。
在Python中，可以使用`push（）`方法向数组中添加对象，例如：`b.push（a）`。
对象操作：
在JavaScript中，可以直接将数组作为对象的属性值，例如：`arr3.age = 18`。
在Python中，可以使用字典来存储键值对，例如：`arr3 = {'a': 11, 'name': 'zhuniu'}`。
使用数据处理工具
DataWorks：
进行数据备份，确保备份数据的格式和结构与原始数据一致。
制定补数据规划，包括补数据的时间范围、方式和目标。
创建补数据任务，指定补数据的时间范围、方式和目标。
编写补数据程序，使用SQL实现数据的读取、转换和补充。
爬虫技术
使用Python的爬虫技术，通过爬取网页上的信息，将数据自动抓取到Excel表中。需要安装相关的爬虫库，如`requests`和`BeautifulSoup`，然后构建搜索引擎搜索的URL，发起请求获取网页源码，解析源码提取数据，最后将数据写入Excel表中。
数据补齐方法
人工填写：对于缺失的数据，可以由人工直接填写。
特殊值填充：使用特定的值来填充缺失的数据，例如0或空字符串。
平均值填充：计算数据的平均值，并用该值填充缺失的数据。
热卡填充：根据已有数据的分布，使用热卡算法填充缺失的数据。
K-means填充：使用K-means算法对数据进行聚类，并用聚类中心值填充缺失的数据。
回归法：使用回归模型预测缺失的数据。
期望值最大化方法：使用EM算法填充缺失的数据。
多重填补：使用多重填补技术对缺失的数据进行估计。
选择哪种方法取决于具体的数据类型、数据量和业务需求。建议在进行数据补充前，先进行数据备份和需求分析，以确保数据补充的准确性和有效性。