在R的faraway包中有一个名为worldcup的数据集，该数据集是2010年世界杯球员的数据，利用dplyr包的函数完成如下操作： （1）选择Team、Position、Shots变量数据，赋值给worldcup1； （2）将worldcup1按照Team升序排列，并赋值给worldcup2； （3）筛选巴西队（Team为Brazil）所有球员数据，赋值给worldcup3； （4）按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和。

可以使用以下代码完成上述操作：

library(dplyr)
library(faraway)

# (1) 选择Team、Position、Shots变量数据，赋值给worldcup1
worldcup1 <- select(worldcup, Team, Position, Shots)

# (2) 将worldcup1按照Team升序排列，并赋值给worldcup2
worldcup2 <- arrange(worldcup1, Team)

# (3) 筛选巴西队（Team为Brazil）所有球员数据，赋值给worldcup3
worldcup3 <- filter(worldcup, Team == "Brazil")

# (4) 按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和
worldcup4 <- group_by(worldcup, Team) %>% 
  summarize(Shots = sum(Shots), Passes = sum(Passes), Tackles = sum(Tackles), Saves = sum(Saves))

解释一下代码：

- `select()` 函数用于选择数据集中的变量；
- `arrange()` 函数用于按照指定变量升序或降序排列；
- `filter()` 函数用于筛选数据集中符合条件的行；
- `group_by()` 函数用于按照指定变量分组；
- `%>%` 是管道操作符，用于将前一个函数的输出作为后一个函数的输入；
- `summarize()` 函数用于对分组后的变量进行统计计算，如求和、均值等。