航空公司的乘客数据呈现一定的周期性，missing_data.csv表中存放了某航空公司每个月的乘客数量的数据，其中存在缺失值，现需要对缺失值进行插补。

缺失值的插补方法有很多，根据数据的特点和实际需求选择合适的方法。

常用的插补方法有：

1. 删除缺失值：如果缺失值数量较少，可以考虑直接删除缺失值所在的行或列。

2. 均值插补：将缺失值用该变量的均值来代替。

3. 中位数插补：将缺失值用该变量的中位数来代替。

4. 众数插补：将缺失值用该变量的众数来代替。

5. 回归插补：将缺失值看做因变量，利用其他变量的信息对其进行回归预测。

6. 插值法：根据该变量在时间或空间上的变化趋势，采用插值法进行插补。

对于呈现一定周期性的数据，可以考虑使用季节性时间序列模型对缺失值进行插补。具体方法可以使用 R 语言中的 forecast 包中的函数 auto.arima() 进行预测。代码如下：

library(forecast)

# 读入数据
data <- read.csv("missing_data.csv", header = TRUE)

# 将月份设为时间序列索引
ts_data <- ts(data$passengers, start = c(1949, 1), frequency = 12)

# 自动拟合 ARIMA 模型
fit <- auto.arima(ts_data)

# 预测缺失值
forecast_result <- forecast(fit, h = sum(is.na(ts_data)))

# 将预测结果填充到原始数据中
ts_data[is.na(ts_data)] <- forecast_result$mean

# 将填充后的数据重新写入文件
data$passengers <- ts_data
write.csv(data, "filled_data.csv", row.names = FALSE)

上述代码通过读入数据、设置时间序列索引、自动拟合 ARIMA 模型、预测缺失值、填充数据等步骤，实现了对缺失值的插补。