在计算公路标准差时，如果遇到缺失数据或不完整数据的情况，可以采取以下几种处理方式：
1. 排除法：将含有缺失数据的样本或数据点排除在计算标准差的样本集之外。这种方法适用于缺失数据较少的情况，但可能会导致样本量减少，从而影响结果的准确性。
2. 填充法：可以采用某种方法填充缺失数据，例如使用均值、中位数、众数等代替缺失值。这种方法适用于缺失数据较少，并且缺失数据的分布不会对结果产生较大影响的情况。
3. 插值法：根据已有数据的趋势和规律，使用插值方法来估计缺失数据的值。常用的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。这种方法适用于缺失数据较多的情况，但需要对数据的趋势和规律有一定了解。

无论采取哪种处理方式，都需要在计算标准差之前对数据进行处理，并在计算结果中说明数据处理的方法和原因，以保证结果的准确性和可解释性。