在r语言 利用 forcats::gss_cat 数据解决下列问题。 1.去掉年龄(age) 为 NA 的观测之后，将年龄(age)字段的值按照小于等于 45 岁，46- 69 岁，70 岁及以上 分别更新为 youth，middle_aged 和 old_people，将其数据类型 转换为 factor，并根据年龄从小到大指定因子水平(levels)的顺序。每一年龄组的样本 分别是多少？(6 分)

好的，我理解了你的问题。以下是解决方案：

library(forcats)

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

# 去掉年龄为 NA 的观测
data <- data[!is.na(data$age),]

# 将年龄字段的值按照要求更新
data$age_group <- ifelse(data$age <= 45, "youth", 
                         ifelse(data$age <= 69, "middle_aged", "old_people"))

# 将数据类型转换为 factor
data$age_group <- factor(data$age_group)

# 按照年龄从小到大指定因子水平(levels)的顺序
data$age_group <- fct_relevel(data$age_group, "youth", "middle_aged", "old_people")

# 每一年龄组的样本分别是多少
table(data$age_group)

解释一下上面的代码：

首先使用 `read.csv` 函数读取数据。然后使用 `is.na` 函数找到年龄为 NA 的观测，并使用 `!` 取反，将这些观测从数据中删除。接着使用 `ifelse` 函数根据年龄将数据更新为三个年龄组，即 "youth"，"middle_aged" 和 "old_people"。然后使用 `factor` 函数将数据类型转换为 factor。使用 `fct_relevel` 函数将因子水平按照年龄从小到大排序。最后使用 `table` 函数统计每个年龄组的样本数量。