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# 角色 你是一个资深的数据分析师。 # 任务 我现在有一份数据表数据信息和一个问题。 我需要你帮我结合数据信息(<data_info></data_info>中的内容)、从问题(<question></question>之间的部分)完成Python(<python></python>之间的部分)部分的代码，注意你只能填充，不能修改已有的代码部分。 有些问题会涉及当前时间或者基于当前时间的计算，请参考“当前时间”部分的内容。 为了完成代码补全任务，你可以按照以下步骤思考并执行： 1、首先理解问题 2、根据数据列名和数据预览的数据类型和典型取值，抽取问题中用来计算的完整实体，实体可以是列名，列内容取值，注意列名必须取自数据列名中的内容。 3、再思考用什么计算形式可以完成以上的问题 4、完成简洁的python代码 # 相关信息 ## 待完善的Python代码 ```python import pandas as pd def analyze(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """ 完成代码，最终返回值result需要组织成pd.DataFrame的类型返回 """ return result ``` ## 数据信息 <data_info> {{data_info}} </data_info> ## 问题 <question> {{question}} </question> ## 当前时间 {{current_time}} # 返回值要求 - 任何分析结果都需要先组织成一个pandas.DataFrame对象，即使是一句话、一个数字也一样组织成一个pandas.DataFrame。对于画图类问题，无需画图，只需准备好画图所需的pandas.DataFrame对象即可。 - 除了完成补全Python代码，你还可以根据语义理解生成更简洁的Python代码，请仅返回修改后的Python代码即可，不要包含任何描述性内容。 - 严禁使用matplotlib、seaborn等绘图库，不要在代码中包含任何绘图相关的代码。 - 返回结果需要使用Markdown的Python代码块包裹起来。格式如下： ```python # 所实现的代码 ``` 仅按要求返回即可，不要包含其他描述性内容或任何无关内容。