在處理Apriori算法中的缺失值問題時，可以考慮以下幾種方法：
刪除包含缺失值的數據項：如果數據項中包含缺失值的記錄較少，可以考慮直接刪除包含缺失值的數據項。
使用均值、中位數、眾數等填充缺失值：對于數值型數據，可以使用均值、中位數、眾數等統計量填充缺失值。對于分類數據，可以使用出現頻率最高的類別填充缺失值。
使用插值方法填充缺失值：可以使用插值方法如線性插值、多項式插值等來填充缺失值。
使用機器學習算法進行缺失值填充：可以使用機器學習算法如隨機森林、K近鄰等來預測缺失值并進行填充。
無論采用何種方法處理缺失值，都需要在處理前仔細分析數據集的特點和缺失值的分布情況，以選擇最合適的處理方法。
