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初级

统计故障类型、严重等级与修复率

未完成
初级参考 完整示例代码供参考，建议自己理解后重新输入 
def solve():
    from pyodide.http import open_url
    from io import StringIO
    import pandas as pd
    faults=pd.read_csv(StringIO(open_url("https://data.zuihe.com/dbd/ms-bikeshare/state_02/fault_reports.csv").read()))
    print(f"Total fault reports: {len(faults)}")
    print(f"By fault_type: {dict(faults.groupby('fault_type').size())}")
    print(f"By severity: {dict(faults.groupby('severity').size())}")
    print(f"By status: {dict(faults.groupby('status').size())}")
    fixed=faults[faults['status']=='fixed']
    print(f"Fixed rate: {round(len(fixed)/len(faults)*100,1)}%")

示例

输入
solve()
期望输出
Total fault reports: 80
By fault_type: {'battery_low': np.int64(11), 'brake_issue': np.int64(17), 'display_error': np.int64(11), 'flat_tire': np.int64(13), 'frame_damage': np.int64(16), 'lock_malfunction': np.int64(12)}
By severity: {'high': np.int64(45), 'low': np.int64(22), 'medium': np.int64(13)}
By status: {'assigned': np.int64(22), 'fixed': np.int64(53), 'pending': np.int64(5)}
Fixed rate: 66.2%
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