数据: nycflights13, 如果没有请先安装包(nycflights13)|

好的，以下是针对您提供的数据集 `nycflights13` 的代码实现：

1. 连接 `flights` 和 `planes` 数据集，保存为 `flights_planes`：

library(nycflights13)

# 连接数据集
flights_planes <- merge(flights, planes, by = "tailnum", all.x = TRUE)

2. 选取 `flights_planes` 中 `tailnum` 中含有字母 "W" 的观测值，保存为 `flights_planes_W`：

flights_planes_W <- subset(flights_planes, grepl("W", tailnum))

3. 剔除 `flights_planes` 中 `engines` 和 `seats` 缺失的观测值，分组计算 `engines` 和 `seats` 的总和，保存为 `flights_sum`：

# 剔除缺失值
flights_planes_complete <- na.omit(flights_planes)

# 分组计算总和
flights_sum <- aggregate(cbind(distance, arrive_delay) ~ engines + seats, data = flights_planes_complete, sum)

4. 利用 `flights_sum` 计算不同 `engines` 的总到达延迟时间和总飞行距离：

# 分组计算总和
flights_sum_engines <- aggregate(cbind(distance, arrive_delay) ~ engines, data = flights_sum, sum)