R语言使用na.omit函数删除向量数据中的缺失值（NA值）_omhdxgb的博客

R 语言特点

R 语言环境软件属于 GNU 开源软件，兼容性好、使用免费
语法十分有利于复杂的数学运算
数据类型丰富，包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构
代码风格好，可读性强

虽然 R 主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件 GNU Octave 和商业软件 MATLAB。

R是一种编程语言，也是统计计算和绘图的环境，它汇集了许多函数，能够提供强大的功能。
R语言软件界面简陋，通常不直接使用，而是用图形界面的Rstudio。

RStudio是免费提供的开源集成开发环境（IDE）。RStudio提供了一个具有很多功能的环境，使R更容易使用，是在终端中使用R的绝佳选择。

RStudio是一款 R语言的IDE，R自带的环境操作起来可能不是方便，而Rstudio很好地解决了这个问题，而且它还具有调试、可视化等功能，支持纯R脚本、Rmarkdown (脚本文档混排)、Bookdown (脚本文档混排成书)、Shiny (交互式网络应用)等。

包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库（library）。函数.libPaths()能够显示库所在的位置，函数library()则可以显示库中有哪些包。
R自带了一系列默认包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods），它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。其他包可通过下载来进行安装。安装好以后，它们必须被载入到会话中才能使用。命令search()可以告诉你哪些包已加载并可使用。
目前有几千个称为包（package）的用户贡献模块可从 http://cran.r-project.org/web/packages 下载。

R语言使用na.omit函数删除向量数据中的缺失值（NA值）

# 删除向量、矩阵、数据框中的NA值
x <- c(1,2,NA,4,5,NA,7,6,8,9)
y <- na.omit(x);print(y);
print(length(y));print(class(y))
dim(x) <- c(5,2)
print(x)
print(na.omit(x)) # 删除数组中的NA值的规则是删除含有NA值的整行数据
# 交易品的历史数据中可能存在NA数值，使用na.omit()函数将会删除整条历史记录
安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏： 
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				一般在项目中，数据可能会因为设备故障、未作答问题或误编码数据的原因不完整。在R中NA（not available，不可用）表示缺失值。
函数is.na()允许你检测缺失值是否存在。该函数作用于检测对象之后将返回一个相同大小的对象，其中缺失值的位置被改写为true，其他不是缺失值的位置则为false。
> which(is.na(nhanes2))  #返回缺失值的位置
> sum(is.na
				R语言剔除包含NA的行或列前言NA值的影响去除NA值
在数据分析的过程中，数据的前处理是非常重要的。数据中出现“NA”是非常常见的，“NA”指“Not Available”，出现NA常常会影响我们进行数据分析，这是因为NA是会传染的。
NA值的影响
看以下例子：
> a <- c(1,2,3,4,5)
> mean(a)
[1] 3
如果出现NA，情况就不一样了
> a <- c(1,2,3,4,5,NA)
> mean(a)
[1] NA
由此可见，NA值
				object.omit 是一个 JavaScript 库，实现从一个对象中排除某些指定属性并返回最新结果。例如：omit({a: 'a', b: 'b', c: 'c'}, 'a')
//=> { b: 'b', c: 'c' }
omit({a: 'a', b: 'b', c: 'c'}, ['a', 'c'])
//=> { b: 'b' }
var fn = function() {};
var obj = {a: 'a', b: 'b', c: fn};
var res = omit(obj, ['a'], function (val, key) {
  return typeof val !== 'function';
//=> {b: 'b'}
                            标签：object
				R语言处理缺失值
在处理数据过程中，避免不了会产生一些缺失值，如未填写数据或者编码错误等原因，用NA表示缺失值。在R语言中，is.na()函数可以判断元素是否是缺失值，从而返回逻辑值(TRUE/FALSE)，所以该函数将会返回和元数据集一样大小的数据集。在判断缺失值的过程中，需要注意以下两点：
一是缺失值是不可以比较的，即不可以用缺失值去寻找缺失值，如var == NA返回的结果永远不会是true。
二是R语言中不会将正无穷和负无穷写成NA，分别用 Inf 和 –Inf 所标记。
既然缺失值可能无处不在，那么在数据分析过程中可以采取如下的方法去除缺失值：
一是很多数值函数都拥有一个 na.rm
				创建一个新的普通对象并复制源对象的属性（指定属性除外）。
 “收藏夹”是“收藏夹”的缩写，也是“对于所有版本”的缩写。 该软件包旨在支持所有Node.js版本和尽可能多的浏览器。 至少，此软件包支持Node.js> = v0.10和主要的Web浏览器：Chrome，Firefox，IE11，Edge，Vivaldi和Safari。
要从npm安装： 
$ npm install --save @fav/prop.omit
 注意： npm <2.7.0不支持作用域软件包，但是旧版本的Node.js支持它。 因此，当您使用较旧的npm时，应从下载此软件包，并将其手动移动到node_modules/@fav/prop.omit/目录中。
对于Node.js：
 var omit = require ( '@fav/prop.omit' ) ;
omit ( { a : 1 , b 
代码如下：
# 先写成函数的形式，方便调用
removeRowsAllNa  <- function(x){x[apply(x, 1, function(y) any(!is.na(y))),]}
removeColsAllNa  <- function(x){x[, apply(x, 2, function(y) any(!is.na(y)))]}
data <- removeRowsAllNa(data)
# 非函数形式则更简短，其中 x 为 Da
				测试数据如下:
Itun <- data.frame(v1 = c(1,1,2,1,2,1), v2 = c(NA, 1, 2, 1, 2, NA)) 
Itun[ , colSums(is.na(Itun)) == 0]
output:
[1] 1 1 2 1 2 1
另一种方式：
Itun[ , apply(Itun, 2, function(x) !any(is.na(x)))]
output:
[1] 1 1 2 1 2 1
				你可以使用na.omit()函数来删除含有缺失值的数据行。这个函数会返回一个新的数据框，其中不包含缺失值的行。举个例子，假设你要对名为data的数据框进行操作，代码如下：
new_data <- na.omit(data)
这个代码会将data中所有含有缺失值的行删除，并将结果保存到new_data中。如果你想要修改原始数据框data，可以直接使用下面的代码：
data <- na.omit(data)
这个代码将会替换原始数据框data，并将删除后的结果保存到其中。
                    Ameliame: 
                    可以打开雅虎金融，还是无法使用，可以帮忙看看么？
Error in getSymbols.yahoo(Symbols = "^GSPC", env = <environment>, verbose = FALSE, :
Unable to import “^GSPC”.
^GSPC download failed after two attempts. Error message:
HTTP error 403.
                R语言dataframe数据索引、访问: 使用$符号和列名称访问dataframe数据的指定列
                    wj_188: 
                    请问dataframe可以更换行的顺序吗
                R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、从雅虎金融读取著名的苹果公司的全部股票数据
                    demo哥: 
                    Error in getSymbols.yahoo(Symbols = "^GSPC", env = <environment>, verbose = FALSE,  : 
  Unable to import “^GSPC”.
$ operator is invalid for atomic vectors
出现这个错怎么办
                R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、计算除权除息之后的开盘价收盘价收益率和收盘价收益率、保持不变
                    m0_62663824: 
                    这不会是tushare的季度任务，来宣传的吧