在进行事件研究（event study）时，如果交易日个股回报率数据存在缺失，可以考虑以下几种处理方法：

删除缺失数据：最简单的方法是直接删除存在缺失数据的样本。这样做可能会减少样本量，但可以确保分析的可靠性。

插值法：可以使用插值方法来填补缺失数据。常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。通过根据已有数据的趋势和模式来估计缺失数据，可以在一定程度上恢复数据的连续性。

均值填充：可以使用均值填充法来填补缺失数据。对于每个缺失值，可以计算该股票在其他交易日的回报率的平均值，并将其作为缺失值的估计值。

使用相关股票的数据：如果有其他相关股票的数据可用，可以利用这些相关股票的回报率数据来填补缺失值。通过建立一个模型，根据相关股票的回报率数据来预测缺失值。

敏感性分析：可以进行敏感性分析，比较在不同的缺失数据处理方法下，事件研究结果的稳健性和一致性。这可以帮助评估缺失数据处理方法对研究结果的影响。

需要根据具体情况选择合适的方法，并在进行分析之前对数据进行适当的处理和验证。同时，应该在研究报告中透明地描述缺失数据的处理方法，并讨论其潜在影响和局限性。