本发明提供一种电表数据重构方法及装置，其通过获取含有缺失值的台区电表数据集，并根据数据集中样本的缺失机制和缺失模式，筛选出待重构数据集，并采用预设的下层循环回归重构算法和预设的上层循环回归重构算法对缺失值进行双层循环回归重构，得到双层重构结果，并结合台区的总表和分表的能量守恒关系，确定缺失电表的上下界及上下界重构结果，进一步提高重构精度，最后采用突变处理机制对得到上下界重构结果中的突变值处理，得到最终重构结果。相比于现有的通过神经网络对缺失数据进行重构的方法，本发明不需要海量且完整的数据训练，即能对电表的缺失数据重构且重构精度较高。