ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point() #> 警告：移除了 9 行包含缺失值的数据 #> (geom_point)。

要抑制该警告，请设置 na.rm = TRUE：

ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point(na.rm = TRUE)

另一些时候，你可能想弄清楚是什么让含有缺失值的观测与有记录值的观测不同。例如，在 nycflights13::flights 中，dep_time 变量中的缺失值表示航班被取消。因此，你可能想比较被取消航班和未被取消航班的计划起飞时间。你可以通过 is.na() 创建一个新变量来做到这一点：

nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time), sched_hour = sched_dep_time %/% 100, sched_min = sched_dep_time %% 100, sched_dep_time = sched_hour + sched_min / 60 ) %>% ggplot(mapping = aes(sched_dep_time)) + geom_freqpoly( mapping = aes(color = cancelled), binwidth = 1/4 )