统计r语言的企鹅数据集中每一列缺失值的数量，并调整成整洁数据的格式，写出代码

假设企鹅数据集的名称为`penguins`，可以使用以下代码来统计每一列缺失值的数量并调整成整洁数据的格式：

library(tidyr)

# 统计每一列缺失值的数量
missing_count <- colSums(is.na(penguins))

# 转换为整洁数据格式
missing_df <- data.frame(variable = names(missing_count), 
                          missing_count = missing_count) %>%
              pivot_longer(cols = everything(), 
                           names_to = "variable", 
                           values_to = "value")

# 输出结果
missing_df

解释一下代码：

- `colSums(is.na(penguins))` 统计每一列缺失值的数量，返回一个命名为列名的向量。
- `data.frame(variable = names(missing_count), missing_count = missing_count)` 将列名和缺失值数量转化为一个数据框。
- `%>% pivot_longer(cols = everything(), names_to = "variable", values_to = "value")` 用于整洁化数据，将数据框从宽格式转化为长格式。
- 最后输出整洁化后的数据框 `missing_df`。

注意：在使用该代码前，需要确认 `tidyr` 包已经被安装并加载。