- def genre_weekday(table, day, time1, time2):
- # последовательная фильтрация
- # оставляем в genre_df только те строки df, у которых день равен day
- genre_df = table[table['day'] == day] # ваш код здесь
- # оставляем в genre_df только те строки genre_df, у которых время меньше time2
- genre_df = genre_df[genre_df['time'] < time2] # ваш код здесь
- # оставляем в genre_df только те строки genre_df, у которых время больше time1
- genre_df = genre_df[genre_df['time'] > time1] # ваш код здесь
- # 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')['genre'].count() # ваш код здесь
- # отсортируем результат по убыванию (чтобы в начале Series оказались самые популярные жанры)
- genre_df_sorted = genre_df_grouped.sort_values(ascenting=False) # ваш код здесь
- # вернём Series с 10 самыми популярными жанрами в указанный отрезок времени заданного дня
- return genre_df_sorted[:10]