# Объявление функции genre_weekday() с параметрами table, day, time1, time2,

# которая возвращает информацию о самых популярных жанрах в указанный день в

# заданное время:

# 1) в переменную genre_df сохраняются те строки переданного датафрейма table, для

#    которых одновременно:

#    - значение в столбце day равно значению аргумента day

#    - значение в столбце time больше значения аргумента time1

#    - значение в столбце time меньше значения аргумента time2

#    Используйте последовательную фильтрацию с помощью логической индексации.

# 2) сгруппировать датафрейм genre_df по столбцу genre, взять один из его

#    столбцов и посчитать методом count() количество записей для каждого из

#    присутствующих жанров, получившийся Series записать в переменную

#    genre_df_count

# 3) отсортировать genre_df_count по убыванию встречаемости и сохранить

#    в переменную genre_df_sorted

# 4) вернуть Series из 10 первых значений genre_df_sorted, это будут топ-10

#    популярных жанров (в указанный день, в заданное время)

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] # 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(ascending=False) # ваш код здесь

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

    return genre_df_sorted[:10]