auditd.log中每条记录由多个键值(key=value)对组成，每个键值对用冒号或者空格隔开，键值对中的值为数值型或者字符串型。其中两个键值对的形式为arch=CPU_arch，syscall=number。现要求读取dirpath文件夹下的所有子文件夹中以_audit.log 结尾的文件，按照arch字段值的种类，分别统计每个_audit.log文件中syscall=number对中number的种类，将统计结果存入csv文件中。

好的，我理解了你的问题，这是一个需要处理 Linux 系统审计日志的任务。我们可以使用 Python 的 pandas 库来处理 csv 文件，使用 re 库来处理日志文件中的文本信息。下面是一个示例代码，需要安装 pandas 和 re 库。

import os
import re
import pandas as pd

# 定义正则表达式
arch_pattern = re.compile(r'arch=([\w-]+)')
syscall_pattern = re.compile(r'syscall=(\d+)')

# 定义存储结果的字典
result_dict = {}

# 遍历文件夹中的所有 _audit.log 文件
for root, dirs, files in os.walk('dirpath'):
    for file in files:
        if file.endswith('_audit.log'):
            filepath = os.path.join(root, file)
            with open(filepath, 'rt') as f:
                for line in f:
                    arch_match = arch_pattern.search(line)
                    if arch_match:
                        arch = arch_match.group(1)
                        if arch not in result_dict:
                            result_dict[arch] = {}
                    syscall_match = syscall_pattern.search(line)
                    if syscall_match:
                        syscall = syscall_match.group(1)
                        if syscall not in result_dict[arch]:
                            result_dict[arch][syscall] = 0
                        result_dict[arch][syscall] += 1

# 将结果存入 csv 文件
df = pd.DataFrame(result_dict)
df.fillna(0, inplace=True)
df.to_csv('result.csv')

这个代码会遍历指定文件夹下的所有子文件夹，查找以 _audit.log 结尾的文件，并且读取其中的文本信息。针对每一条记录，使用正则表达式匹配 arch 和 syscall 的值，并且将这些值存入一个字典中。最后，将存储结果的字典转换成 pandas 数据框，并且存入 csv 文件中。