用python下面所示为一套由公司职员随身佩戴的位置传感器采集的数据,并已经提取出传感器编号为 "earpa001" 的所有数据，保存到" earpa001.txt "文件。 第一列是传感器获取数据的时间,第二列是传感器的编号，第三列是传感器所在的楼层．第四列是传感器所在的位置区域编号。 假设数据如下： 2016/5/31 7:11,earpa001,2,4 2016/5/31 8:02,earpa001,3,4 2016/5/31 9:22,earpa001,3,4 … （略） 问题：在点击答题后打开的文件中编写代码，读入" earpaO01.txt "文件中的数据，统计earpaOO1对应的职员在各楼层和区域出现的次数． 注意，按照出现次数从低到高排序。 保存到" earpa001_count.txt "文件，每条记录一行．位置信息和出现的次数之间用英文半角逗号隔开，行尾无空格，无空行。 参考格式如下。 1-1,5 1-4,3 … （略） 含义如下： 第 1 行"1-1,5"中1-1表示 1 楼 1 号区域， 5 表示出现 5 次； 第 2 行"1-4,3"中1-4表示 1 楼 4 号区域， 3 表示出现 3 次； '''

以下是代码实现：

import collections

with open('earpa001.txt', 'r') as f:
    data = [line.strip().split(',') for line in f.readlines()]

earpa001_data = [d for d in data if d[1] == 'earpa001']

count_dict = collections.defaultdict(int)

for d in earpa001_data:
    count_dict[(d[2], d[3])] += 1

sorted_count = sorted(count_dict.items(), key=lambda x: x[1])

with open('earpa001_count.txt', 'w') as f:
    for k, v in sorted_count:
        f.write(f"{k[0]}-{k[1]},{v}\n")

首先读取文件并将数据存储在一个列表中，然后筛选出传感器编号为 "earpa001" 的数据。接着使用 `collections.defaultdict` 构建一个字典，用于统计不同位置的出现次数。最后按照出现次数从低到高排序，并将结果写入到指定文件中。