def genre_weekday(df, day, time1, time2):

    # последовательная фильтрация

    # оставляем в genre_df только те строки df, у которых день равен day

    genre_df = df[df['day'] == day]

    # оставляем в genre_df только те строки genre_df, у которых время меньше time2

    genre_df = genre_df[genre_df['time'] < time2]

    # оставляем в genre_df только те строки genre_df, у которых время больше time1

    genre_df = genre_df[genre_df['time'] > time1]

    # сгруппируем отфильтрованный датафрейм по столбцу с названиями жанров, возьмём столбец genre и посчитаем кол-во строк для каждого жанра методом count()

    genre_df_grouped = genre_df.groupby('genre')['time'].count()

    # отсортируем результат по убыванию (чтобы в начале Series оказались самые популярные жанры)

    genre_df_sorted = genre_df_grouped.sort_values(ascending=False)

    # вернём Series с 10 самыми популярными жанрами в указанный отрезок времени заданного дня

    return genre_df_sorted[:10]