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中级

解析就业年限并分组统计违约率

未完成
中级参考 代码结构已给出，请填写 ____ 处 
def solve():
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO
    loans_raw_csv = open_url(____).read()
    import pandas as pd, re
    from io import StringIO
    df = pd.read_csv(StringIO(____))
    def parse_emp(____):
        v=str(____)
        if v=='____': return -____
        if '____' in v: return ____
        if '____' in v: return ____
        m=re.search(____)
        return int(m.group(____)) if m else -____
    df['____'] = df['____'].apply(____)
    grp = df.groupby(____).agg(count=(____),default_rate=(____)).reset_index()
    grp['____'] = grp['____'].round(____)
    print(grp.sort_values(____).to_string(____))

示例

输入
solve()
期望输出
emp_years  count  default_rate
        -1    587        0.2572
         0    764        0.1819
         1    687        0.1921
         2    914        0.1904
         3    795        0.1648
         4    653        0.1685
         5    629        0.1828
         6    443        0.1941
         7    462        0.2078
         8    427        0.1967
         9    359        0.2033
        10   3280        0.1881
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