1.数据准备 1.1使用Python中的pandas库读取基站信息。 1.2对数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值处理等。 2. 根据掉话率公式统计各基站的掉话率，并按降序排序，找出掉话率最高的前20个基站。  统计基站掉话率，并按照掉话率降序排序。 • 按imei（基站编号）进行分组，在组内分别完成两个字段的聚合，即每一个基站的掉话总时长sum(drop_num)并命名为sdrop和每个基站的通话总时长sum(duration)并起别名为sdura。 • 再用每个基站的掉话总时长除以通话总时长，即sum(drop_num)/sum(duration)，即可统计出每个基站的掉话率，起别名为drop_rate。 • 最后将结果保存至jizhan_result表中。

以下是使用 Pandas 库读取基站信息、清洗和预处理数据，并统计基站掉话率的示例代码：

import pandas as pd

# 读取基站信息
df = pd.read_csv('cell_info.csv')

# 数据清洗和预处理
df = df.drop_duplicates(subset=['imei', 'ph_num'])  # 去重
df = df.dropna()  # 处理缺失值

# 统计基站掉话率
df['sdrop'] = df['drop_num'].groupby(df['imei']).transform('sum')  # 统计每个基站的掉话总时长
df['sdura'] = df['duration'].groupby(df['imei']).transform('sum')  # 统计每个基站的通话总时长
df['drop_rate'] = df['sdrop'] / df['sdura']  # 计算每个基站的掉话率
result = df[['imei', 'drop_rate']].drop_duplicates().sort_values(by='drop_rate', ascending=False).head(20)  # 按掉话率降序排序，取前20个基站

# 输出结果
print(result)

# 保存结果至数据库
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database_name')
result.to_sql('jizhan_result', engine, if_exists='replace', index=False)

其中，`cell_info.csv` 是基站信息文件，文件中包括了时间、设备 IMEI 号、基站 ID、电话号码、呼叫次数、掉话次数、通话时长等信息。通过 Pandas 库读取数据后，可以使用 `drop_duplicates` 函数去重，使用 `dropna` 函数处理缺失值。接着，使用 `groupby` 函数按 IMEI 号分组，分别统计每个基站的掉话总时长和通话总时长。最后，将掉话总时长除以通话总时长，即可得到每个基站的掉话率。最后，使用 `sort_values` 函数按掉话率降序排序，取前 20 个基站，并将结果保存至数据库中。