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中级

生成异常消费分析报告

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
    import pandas as pd
    anm=pd.read_csv(StringIO(open_url(____).read()))
    print(____)
    for atype,grp in anm.groupby(____):
        sev=dict(grp.groupby(____).size()); print(____)
    print(____)
    print(____)

示例

输入
solve()
期望输出
Total anomalies: 60
  category_mismatch: 6 {'high': np.int64(3), 'low': np.int64(3)}
  duplicate_receipt: 13 {'high': np.int64(4), 'low': np.int64(5), 'medium': np.int64(4)}
  foreign_merchant: 10 {'high': np.int64(2), 'low': np.int64(3), 'medium': np.int64(5)}
  late_night_spending: 9 {'high': np.int64(4), 'low': np.int64(3), 'medium': np.int64(2)}
  multiple_same_merchant: 14 {'high': np.int64(3), 'low': np.int64(8), 'medium': np.int64(3)}
  unusual_amount: 8 {'high': np.int64(3), 'low': np.int64(4), 'medium': np.int64(1)}
Confirmed: 32/60
By severity: {'high': np.int64(19), 'low': np.int64(26), 'medium': np.int64(15)}
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