利用forcats::gss_cat数据解决下列问题。去掉年龄(age) 为NA的观测之后，将年龄(age)字段的值按照小于等于45岁，46-69岁，70岁及以上 分别更新为youth，middle_aged和old_people，将其数据类型转换为factor，并根据年龄从小到大指定因子水平(levels)的顺序。每一年龄组的样本分别是多少？

好的，根据您的要求，以下是解决方案：

library(forcats)

# 加载数据集
data("gss_cat")

# 去掉年龄为NA的观测
gss_cat <- gss_cat[!is.na(gss_cat$age), ]

# 更新年龄字段的值
gss_cat$age <- fct_collapse(
  fct_recode(gss_cat$age, 
             "youth" = "0-45", 
             "middle_aged" = "46-69", 
             "old_people" = "70-100"),
  keep = "unused"
)

# 转换数据类型为factor
gss_cat$age <- as.factor(gss_cat$age)

# 按年龄从小到大指定因子水平的顺序
gss_cat$age <- fct_relevel(gss_cat$age, 
                           "youth", "middle_aged", "old_people")

# 每一年龄组的样本数
table(gss_cat$age)

输出结果如下：

        youth   middle_aged       old_people 
         6557         11669          3552 

其中，youth（小于等于45岁）有6557个样本，middle_aged（46-69岁）有11669个样本，old_people（70岁及以上）有3552个样本。