某市公安局提供了一个警情数据集(警情.csv),包含了近年来的报警时间、地点、类型、处理状态等信息。你作为数据分析师,需要编写一个Python程序对这些数据进行分析,帮助警方更好地了解警情特点,优化警力部署。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 部分补充代码，完成题目。具体要完成以下任务: 读取数据集,统计样本总数,对缺失值进行处理; 统计不同类型警情的数量和比例,找出最高频的警情类型; 分析警情高发的月份、星期和时段（统计出各个月份、星期和时段的警情次数并降序以及最值）; 对处理状态进行汇总,计算结案率。 通过完成以上任务,需要输出各项分析结果的关键变量,便于警方人员查询和决策参考。 数据集样例(警情.csv) 报警时间 案件类型 报警地点 处理状态 2022/1/1 8:15 盗窃 XX市AA区BB路 已结案 2022/1/2 14:20 诈骗 XX市CC区DD路 已结案 注意：本题各项分析结果存储在一个变量字典中,变量名具有清晰含义,上述的任务中涉及的变量需要根据下方提示命名 variables = { 'total_cases': total_cases, # 样本总数 'type_counts': type_counts, # 每种案件类型的数量 'type_proportion': type_proportion, # 每种案件类型占总案件的比例 'top_type': top_type, # 最高频案件类型 'month_counts': month_counts, # 每个月份的警情数量 'weekday_counts': weekday_counts, # 每个星期的警情数量 'hour_counts': hour_counts, # 每个小时的警情数量 'top_month': top_month, # 警情最多的月份 'top_weekday': top_weekday, # 警情最多的星期 'top_hour': top_hour, # 警情最多的小时 'status_counts': status_counts, # 每种处理状态的数量 'solved_rate': solved_rate, # 结案率 } 评分标准 1. 数据读取和预处理(2分): 成功读取数据集,统计样本总数(2分) 预期输出样式：一个整数（例如：1） 2. 警情类型分析(6分): 正确统计不同类型警情的数量(2分) 预期输出样式： 盗窃 # 诈骗 # 故意伤害 # 交通肇事 # Name: 案件类型, dtype: int64 正确统计不同类型警情所占的比例(2分) 预期输出样式： 盗窃 # 诈骗 # 故意伤害 # 交通肇事 # Name: 案件类型, dtype: float64 成功找出最高频的警情类型(2分) 预期输出样式：某一个警情类型名称（以实际结果为准） 3. 警情时间分析(4分): 正确统计警情高发的月份(2分) 预期输出样式：第一列为月份、第二列为每个月份的警情次数 12 # 11 # 10 # 3 # 2 # Name: 月份, dtype: int64 成功找出警情最高发的具体小时(2分) 预期输出样式：输出的为一个数，为分析出的具体小时（例如：1） 4. 处理状态分析(3分): 正确汇总不同处理状态的数量(1.5分) 预期输出样式：处理状态分为已结案和未结案两种 已结案 # 未结案 # Name: 处理状态, dtype: int64 成功计算结案率(1.5分) 预期输出样式：输出的为一个数，为计算的结案率（结案率=已结案数/（未结案数+已结案数））