（1） 将 flights 和 airlines 进行连接，其中，最终结果应当保存flights 中的所有 观测值并且保存 airlines 中对应的观测值，并将结果命名为 flights_airlines （2） 选取 flights_airlines 中 name 中以”Inc.”结尾的观测值，并将选取出来的数 据框保存为新的flights_airlines （3） 对 flights_airlines 中 name 中元音字母的比重进行计算生成变量 prop_vowels， 并根据 prop_vowels 计算生成变量 vowel_gr，vowel_gr取 值为 1 如果 prop_vowels 大于等于 45%的，vowel_gr 取值为 2 如果 prop_vowels 低于 45%，然后统计 vowel_gr 每一组对应的观测值的数量。(提 示：元音指 aeiouAEIOU) （4） 在第 3 小问的基础上计算 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数，并将每一 组前7的机场都显示出来。请用r语言帮我完成以上要求

好的，以下是R语言的代码实现：

# 读取数据
flights <- read.csv("flights.csv")
airlines <- read.csv("airlines.csv")

# 将 flights 和 airlines 进行连接
flights_airlines <- merge(flights, airlines, by = "carrier", all.x = TRUE)

# 选取 name 中以”Inc.”结尾的观测值
flights_airlines <- subset(flights_airlines, grepl("Inc.$", name))

# 对 name 中元音字母的比重进行计算生成变量 prop_vowels
vowels <- c('a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'A', 'E', 'I', 'O', 'U')
flights_airlines$prop_vowels <- sapply(strsplit(flights_airlines$name, ""), function(x) sum(x %in% vowels) / length(x))

# 根据 prop_vowels 计算生成变量 vowel_gr
flights_airlines$vowel_gr <- ifelse(flights_airlines$prop_vowels >= 0.45, 1, 2)

# 统计 vowel_gr 每一组对应的观测值的数量
vowel_gr_count <- table(flights_airlines$vowel_gr)

# 计算 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数
vowel_gr_dest_count <- aggregate(dest ~ vowel_gr, data = flights_airlines, FUN = function(x) length(x))

# 将每一组前7的机场都显示出来
vowel_gr_dest_top7 <- by(flights_airlines$dest, flights_airlines$vowel_gr, function(x) head(sort(table(x), decreasing = TRUE), 7))

在这段代码中，我们首先使用 read.csv() 函数读取了两个数据文件，然后使用 merge() 函数将两个数据集按照 carrier 列进行连接。接着，我们使用 grepl() 函数选取了 name 中以”Inc.”结尾的观测值，并使用 sapply() 函数计算了 prop_vowels 变量。然后，我们使用 ifelse() 函数根据 prop_vowels 计算了 vowel_gr 变量，并使用 table() 函数统计了 vowel_gr 每一组对应的观测值的数量。最后，我们又使用了 aggregate() 函数计算了 vowel_gr 每一组里到达目的地机场的次数，并使用 by() 函数将每一组前7的机场都显示出来。