#按dest分组，考虑arr_delay列，去除两列中NA值。将dest按字母顺序, 然后用count命令计算，numa：整数，每个城市对应飞行数据表中行的数量，numb：实数，每个城市飞行时间的总和，numc：实数，每个城市飞行距离的总和。顺序和名字，类型均不能错

下面是一份R语言的代码，可以实现你的需求：

library(dplyr)

# 读取数据
flight_data <- read.csv("flight_data.csv")

# 按dest分组，筛选出arr_delay非NA值
dest_data <- flight_data %>% 
  group_by(dest) %>% 
  filter(!is.na(arr_delay))

# 计算numa、numb、numc
dest_stat <- dest_data %>% 
  summarize(numa = n(), 
            numb = sum(arr_delay), 
            numc = sum(distance)) %>% 
  arrange(dest)

# 输出结果
dest_stat

其中，flight_data.csv是存储了航班数据的CSV文件，可以根据实际情况进行修改。

相关问题

在flights中，#按dest分组，考虑arr_delay列，去除两列中NA值。将dest按字母顺序，由小至大。新增列rank1，为数据表该行在对应的dest小组中的rank(针对arr_delay列，不用summarise做），新增列rank2，为数据表该行在对应的dest小组中的rank逆排序rank(desc), 新增列diff，为逻辑变量如果rank1>rank2结果为true，否则false。最终结果4列。dest,rank1,rank2,diff。注意题目说rank就用rank命令，如说min_rank就用min_rank命令

以下是可以实现这个功能的代码：

library(dplyr)

flights %>%
  filter(!is.na(arr_delay)) %>% # 去除NA值
  group_by(dest) %>% 
  arrange(dest, arr_delay) %>% # 按字母顺序，arr_delay升序排序
  mutate(rank1 = rank(arr_delay), # 计算rank1
         rank2 = rank(desc(arr_delay)), # 计算rank2
         diff = rank1 > rank2) %>% # 计算diff
  select(dest, rank1, rank2, diff) # 选择需要的列

解释一下代码：

首先用`filter()`函数去除了`arr_delay`列中的NA值。然后用`group_by(dest)`函数按`dest`列进行分组。接着用`arrange(dest, arr_delay)`函数按字母顺序和`arr_delay`升序排序。然后用`mutate()`函数新增了三列，分别是`rank1`、`rank2`和`diff`。其中`rank1`是`arr_delay`列在对应的`dest`小组中的排名，使用`rank()`函数计算。`rank2`是`arr_delay`列在对应的`dest`小组中的逆序排名，使用`rank(desc(arr_delay))`函数计算。`diff`是逻辑变量，如果`rank1`大于`rank2`则为TRUE，否则为FALSE。最后用`select()`函数选择需要的列，包括`dest`、`rank1`、`rank2`和`diff`。

#按dest分组，考虑arr_delay列，去除两列中NA值。将dest按字母顺序，由小至大。新增列rank1，为数据表该行在对应的dest小组中的rank(针对arr_delay列，不用summarise做），新增列rank2，为数据表该行在对应的dest小组中的rank逆排序rank(desc), 新增列diff，为逻辑变量如果rank1>rank2结果为true，否则false。最终结果4列。dest,rank1,rank2,diff。注意题目说rank就用rank命令，如说min_rank就用min_rank命令

假设数据框名为`df`，按照题目要求，可以按如下方式进行处理：

library(dplyr)

df %>% 
  na.omit() %>% 
  group_by(dest) %>% 
  mutate(rank1 = rank(arr_delay), 
         rank2 = rank(desc(arr_delay)), 
         diff = rank1 > rank2) %>% 
  arrange(dest, arr_delay) %>% 
  select(dest, rank1, rank2, diff)

解释一下代码中用到的函数：
- `na.omit()`：去除含有缺失值的行；
- `group_by(dest)`：按照`dest`列进行分组；
- `mutate()`：新增三列`rank1`、`rank2`和`diff`；
- `rank(arr_delay)`：计算`arr_delay`列的排名；
- `rank(desc(arr_delay))`：计算`arr_delay`列的逆序排名；
- `arrange(dest, arr_delay)`：按照`dest`列进行升序排列，若`dest`相同则按照`arr_delay`列进行升序排列；
- `select(dest, rank1, rank2, diff)`：选择`dest`、`rank1`、`rank2`和`diff`四列。