含缺失值的xts类型的时间序列，不进行插值，对时间序列用R语言进行重采样，不使用to.period函数

除了使用`to.period`函数，我们还可以使用`apply.daily`、`apply.weekly`等函数对时间序列进行重采样。这些函数可以按天、按周、按月、按季度等等对时间序列进行重采样。例如，我们可以使用`apply.daily`函数对每天的数据进行平均值计算，实现重采样的效果。代码如下：

library(xts)

# 创建一个含缺失值的xts时间序列
x <- xts(c(1, 2, NA, 4, 5, 6, NA, 8, 9), order.by = as.POSIXct(c("2022-01-01 09:00:00",
                                                                 "2022-01-01 09:05:00",
                                                                 "2022-01-01 09:10:00",
                                                                 "2022-01-02 09:20:00",
                                                                 "2022-01-02 09:25:00",
                                                                 "2022-01-03 09:30:00",
                                                                 "2022-01-03 09:35:00",
                                                                 "2022-01-04 09:40:00",
                                                                 "2022-01-04 09:45:00")))

# 对时间序列进行按日重采样
x_daily <- apply.daily(x, mean)

# 输出结果
x_daily

在以上代码中，我们首先创建了一个含有缺失值的`xts`时间序列`x`，然后使用`apply.daily`函数对其进行了按日重采样，并计算了每天的平均值，最后将重采样后的时间序列保存在`x_daily`中并输出。需要注意的是，`apply.daily`函数只能对每日的数据进行重采样，如果需要对其他时间粒度的数据进行重采样，需要使用不同的函数。