none_data[‘销售量’].fillna(np.random.randint(1,5),inplace=True)报错A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

在Pandas中，当你尝试对DataFrame的一个切片（slice）调用`fillna()`函数并设置`inplace=True`时，可能会遇到这种错误。`fillna()`函数默认是就地修改DataFrame，但是如果原始数据是通过其他操作如切片、筛选等获取的浅复制（view），而非完整的副本（copy），则修改会影响到原始数据。因为Pandas不允许直接修改视图的数据。

这个报错提示你在尝试对一个非副本的切片进行填充操作，这会导致数据的意外更改。为了解决这个问题，你可以做以下几步：

1. 先确认是否真的需要操作原始数据，如果不是，操作完整DataFrame：

   df['销售量'].fillna(np.random.randint(1, 5), inplace=True)

2. 如果确实需要操作特定的子集，确保你有完整的副本再进行填充：

   df_copy = df.copy()  # 创建一个副本
   df_copy['销售量'].fillna(np.random.randint(1, 5), inplace=True)

3. 如果你需要保留原始数据不变，但填充缺失值后又希望返回修改后的结果，可以创建一个新的DataFrame：

   df_filled = df.copy()
   df_filled.loc[df['销售量'].isnull(), '销售量'] = np.random.randint(1, 5)