ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，它可以用于预测和分析时间序列数据。然而，当时间序列数据中存在缺失值时，ARIMA模型的拟合和预测可能会受到影响。下面是一种解决方法，包含代码示例。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

假设我们有一个包含缺失值的时间序列数据集，可以使用pandas库来创建一个DataFrame对象。

data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=10, freq='D'),
        'value': [1, 2, np.nan, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用pandas库中的interpolate函数来插值填充缺失值。这里我们使用的是线性插值方法，可以根据实际情况选择其他插值方法。

df['value'] = df['value'].interpolate(method='linear')

现在，我们可以使用ARIMA模型来拟合和预测时间序列数据。首先，需要将时间序列数据转换为一个一维的numpy数组。

time_series = df['value'].values

然后，我们可以使用statsmodels库中的ARIMA模型来拟合数据和进行预测。

model = ARIMA(time_series, order=(1, 0, 0))  # ARIMA模型的阶数可以根据实际情况进行调整
model_fit = model.fit(disp=False)
predictions = model_fit.predict(start=len(time_series), end=len(time_series) + 5)  # 预测未来5个时间步长的值

最后，我们可以打印出预测结果。

print(predictions)

这就是一个简单的处理ARIMA模型中缺失值的方法。根据实际情况，还可以使用其他插值方法、处理更复杂的缺失值模式等。