在r语言中，在flights中， 第一步：#按tailnum分组，去除arr_delay，dep_delay，tailnum的NA值。 第二步：找出所有的坏飞机，即存在该组飞机的数据表对应的行数中同时满足三个条件，第一个条件是：有arr_delay>120或者dep_delay>120的行，第二个条件是情况（1）出现的比例高于5%，第三个条件是该飞机数据表对应的行数大于20次。 第三步：然后tailnum按字母顺序，由小至大。第二列为chengshi，值为tailnum数据表对应的行数中origin最多的城市值（去除NA），如最多值有多个值时，按字母顺序，由小至大全部保留。 即最后结果只有两列，并且正确答案是一个693*2的tibble

以下是可以实现上述功能的 R 代码：

library(dplyr)

# 第一步
flights_filtered <- flights %>%
  group_by(tailnum) %>%
  filter(!is.na(tailnum) & !is.na(arr_delay) & !is.na(dep_delay)) %>%
  ungroup()

# 第二步
bad_planes <- flights_filtered %>%
  group_by(tailnum) %>%
  summarise(num_rows = n(),
            num_bad_rows = sum(arr_delay > 120 | dep_delay > 120),
            prop_bad_rows = mean(arr_delay > 120 | dep_delay > 120)) %>%
  filter(num_rows > 20, prop_bad_rows > 0.05)

# 第三步
city_counts <- flights_filtered %>%
  filter(!is.na(origin)) %>%
  group_by(tailnum, origin) %>%
  summarise(num_rows = n()) %>%
  group_by(tailnum) %>%
  slice_max(num_rows, n = 1) %>%
  select(tailnum, chengshi = origin) %>%
  arrange(tailnum)

# 合并结果
result <- bad_planes %>%
  inner_join(city_counts, by = "tailnum") %>%
  select(tailnum, chengshi)

注意，这里使用了 `dplyr` 包中的函数来进行数据处理和计算，需要先安装并加载该包。在实际操作中，还需要先加载 `flights` 数据集。