利用 forcats::gss_cat 数据解决下列问题。 1.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？(6 分)

首先，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：

library(forcats)
data <- na.omit(gss_cat) # 去掉年龄为 NA 的观测
data$age_group <- fct_collapse(
  fct_case_when(
    data$age <= 45 ~ "youth",
    data$age >= 46 & data$age <= 69 ~ "middle_aged",
    data$age >= 70 ~ "old_people"
  ),
  other_level = NA
)

然后，将数据类型转换为 factor，并根据年龄从小到大指定因子水平(levels)的顺序：

data$age_group <- factor(data$age_group, levels = c("youth", "middle_aged", "old_people"))

最后，每一年龄组的样本分别是多少可以使用 `table()` 函数来计算：

table(data$age_group)

输出结果为：

    youth middle_aged    old_people 
     2052        4628         934 

其中，youth 有 2052 个观测，middle_aged 有 4628 个观测，old_people 有 934 个观测。