绘制包含NA的大型宽格式Data.Frame

Question

我有一个大的data.frame，有2156个观察结果和3个长变量变量。观察结果包括超过39年的870个地点（Station.ID）的年平均测量值。 Station.ID可以是数字，字符或两者，并非所有Station.ID都有每年的度量。一些测量值是负数。当我导入这些数据时，我还使用lubridate将时间格式转换为％m /％d /％Y％H：％M并为Year创建一列以获取data.frame Year列。我使用plyr包来总结并找到每年在data.frame中创建列Mean的平均值。

data.frame的示例：

Station.ID     Year      Mean
1             1979       0.009
1             1982       0.012
2             2016      -0.0001
A             1999       0.0420

我需要宽格式的data.frame，所以我使用了splitstackshape包中的dcast。

mydf2<-dcast(mydf,Station.ID~Year,fun=Mean)

View(mydf2)
Station.ID   1979 ... 1982 ... 1999 ... 2016
1           0.009     0.012     NA      NA
2           NA        NA        NA     -0.0001
A           NA        NA        0.0420  NA        

我还使用以下方法转换为宽格式：

mydf3<-dcast.data.table(getanID(mydf, c("Station.ID", "Year")), Station.ID~Year, value.var= "mean")

他们都工作过，但前面的代码产生了NN所在的NaNs。

我需要绘制这个宽格式data.frame所以x轴=年和y轴=平均值，但我不断收到强制引入的NAs警告信息，图形边距太大，我可以更多列出它是否有用。我不想删除带有NA的行或列。

有没有办法在R中绘制这个？