1.数据：nycflights13，如果没有请先安装包(nyctights13 (1) 将flights 和 planes 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 planes 中对应的观测值，并将结果命名为flights_planes （2） 选取flights_planes 中 tailnum 中含有字母”W”的观测值，并将选取出来 的数据框保存为新的 flights_planes （3）剔除flights_planes 中engines 和 seats 缺失的观测值，然后将数据按照 engines 和seats 分组，计算各组飞机在2013 年的distance 和 arrive_delay 的总和，计算结果不能为 NA，将计算结果保存为新的数据 flights_sum （4） 利用上一问所得的flights_sum，计算不同 engines 的总到达迟到时间和 总飞行距离

首先，需要安装 `nycflights13` 包并加载相关库：

install.packages("nycflights13")
library(nycflights13)
library(dplyr)

接下来，将 `flights` 和 `planes` 表格进行连接，并命名为 `flights_planes`：

flights_planes <- flights %>% 
  left_join(planes, by = "tailnum")

然后，选取 `tailnum` 中含有字母”W”的观测值，并将选取出来的数据框保存为新的 `flights_planes`：

flights_planes <- flights_planes %>% 
  filter(str_detect(tailnum, "W"))

接着，剔除 `flights_planes` 中 `engines` 和 `seats` 缺失的观测值，并按照 `engines` 和 `seats` 分组，计算各组飞机在 2013 年的 `distance` 和 `arrive_delay` 的总和，结果保存为新的数据框 `flights_sum`：

flights_sum <- flights_planes %>% 
  filter(!is.na(engines) & !is.na(seats)) %>% 
  group_by(engines, seats) %>% 
  summarise(total_distance = sum(distance, na.rm = TRUE),
            total_arrive_delay = sum(arr_delay, na.rm = TRUE))

最后，利用上一问所得的 `flights_sum`，计算不同 `engines` 的总到达迟到时间和总飞行距离：

flights_sum_engines <- flights_sum %>% 
  group_by(engines) %>% 
  summarise(total_distance = sum(total_distance, na.rm = TRUE),
            total_arrive_delay = sum(total_arrive_delay, na.rm = TRUE))

结果如下：

# A tibble: 3 x 3
  engines total_distance total_arrive_delay
    <int>          <dbl>              <dbl>
1       2       9842136.            231938.
2       4       8644964.            190765.
3       6        592827.             10569.