处理时间序列中的缺失数据需要考虑时间依赖性并保留数据集结构的方法。常见方法包括删除、插值、前向/后向填充以及基于模型的填充。删除会移除含有缺失值的行，但这可能导致宝贵信息丢失，尤其当缺失较小且随机时。插值利用邻近值估计缺失点，技术包括线性、样条或时间感知方法。前向填充（使用上一个有效观测值）或后向填充（使用下一个有效观测值）方法简单，但假定数据稳定。基于模型的方法，如 ARIMA 或机器学习模型，通过利用数据中的模式预测缺失值。选择哪种方法取决于数据特性、缺失机制和分析目标。
例如，使用 Python 的 pandas 库，开发者可以应用 ffill() 或 bfill() 将值向前或向后传播。通过 interpolate(method='time') 进行线性插值可调整不规则时间间隔。对于季节性数据，可利用 statsmodels 等库将序列分解为趋势、季节性和残差，从而在重建序列之前单独填充缺失分量。在更复杂的情况下，自回归模型（例如 ARIMA）或机器学习模型（例如 LSTM 网络）可以通过训练历史模式来预测缺失值。例如，气象数据集中缺失的温度读数可以使用 ARIMA 根据每日周期和趋势来预测缺失值。多元时间序列可以采用 K-近邻 (KNN) 填充，其中缺失值根据相关变量中相似的时间模式推断。
最佳实践包括诊断数据缺失的原因（例如，随机缺失 vs. 系统性缺失）并评估填充的影响。Python 中的 missingno 等工具可帮助可视化缺失模式。对于关键应用，交叉验证可以测试填充对模型性能的影响。如果数据是随机缺失的，简单方法可能足够；但系统性缺失（例如，传感器故障）可能需要领域特定的修复。始终记录所选方法，并对照已知值子集验证结果。例如，在完整数据中人为创建缺失，可以测试填充是否准确恢复原始值。平衡计算成本和准确性是关键——复杂模型可能提供更高的精度，但会减慢流程；而简单方法则以细节换取速度。