Task #4

import pandas as pd

support_log = pd.read_csv('/datasets/support_log.csv')
support_log_grouped = support_log.groupby('type_id').count()
def alert_group(messages):
    if messages <= 300:
        return 'средний'
    elif messages <= 500:
        return 'высокий'
    return 'критичный'
#print(alert_group(10))
#print(alert_group(450))
#print(alert_group(1000))
#print(support_log_grouped.info)
support_log_grouped['alert_group'] = support_log_grouped['user_id'].apply(alert_group)#создадим новый столбец 'alert_group'
#print(support_log_grouped.head(10))
print(support_log_grouped.groupby('alert_group')['user_id'].sum())#Посчитаем количество обращений по каждому приоритету и выведем результат на экран