Removed 9 rows containing missing values (`geom_line()`).

这个信息通常是在使用 ggplot2 绘图时出现的。它的意思是在绘制线条时，有 9 行数据包含缺失值，这些数据被自动删除了，因此没有被绘制出来。

这种情况下，你需要检查数据源，找出这些缺失值的原因，并决定如何处理它们。你可以使用 R 中的 is.na() 函数来检测数据中的缺失值，并使用 na.omit() 函数或者其他的缺失值处理函数来处理它们。另外，你也可以使用 ggplot2 提供的 drop = FALSE 参数来保留这些缺失值，例如：

ggplot(data, aes(x, y)) + geom_line(drop = FALSE)

这样就可以在图表中显示这些缺失值，而不是将它们自动删除。

相关问题

解释一下Removed 5 rows containing missing values (`geom_point()`).

这是一个数据处理中的警告信息，通常出现在使用R语言中的ggplot2绘图库绘制散点图时。这个警告信息表示在数据中存在缺失值，而缺失值在绘图时无法被正确地展示，因此这些缺失值所在的行被从绘图中删除了，以保证绘图的准确性和可读性。这个警告信息提醒我们需要检查数据中是否存在缺失值，并对其进行处理，以避免数据分析的误差和偏差。

Bin width defaults to 1/30 of the range of the data. Pick better value with `binwidth`. Warning message: Removed 2 rows containing missing values (`stat_bindot()`).

这个警告信息意味着你使用了ggplot2中的stat_bindot()函数绘制图形，并且在数据中存在缺失值。默认情况下，ggplot2会自动选择直方图的bin宽度，但是由于数据中存在缺失值，因此ggplot2移除了这些缺失值，导致bin宽度的选择发生了变化。

为了解决这个问题，你可以手动选择bin宽度，使用`binwidth`参数来指定。例如，如果你想使用bin宽度为0.5，则可以在ggplot()函数中添加`binwidth=0.5`参数，如下所示：

ggplot(data, aes(x=variable)) + 
  stat_bindot() + 
  labs(title="Histogram of Variable", x="Variable", y="Count") +
  theme_minimal() +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,10,1)) + 
  geom_vline(xintercept = mean(data$variable, na.rm = TRUE)) +
  geom_text(aes(x=mean(data$variable, na.rm = TRUE), y=30, label="Mean"), color="red") +
  geom_text(aes(x=median(data$variable, na.rm = TRUE), y=30, label="Median"), color="blue") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=0.5, size=8)) +
  scale_fill_brewer(palette="Set2") +
  theme(plot.background = element_rect(fill="white")) +
  geom_histogram(binwidth=0.5)

这样就可以手动选择bin宽度，避免默认选择出现问题了。