#объединим данные в новый датафрейм, так чтобы ни одна поездка не потерялась и чтобы были ценовые характеристики в каждой поездке
all_in_one = users.merge(riders, on='user_id',how='right')
all_in_one = all_in_one.merge(sub, on='subscription_type', how='left')
print(all_in_one.head())
#выделим в датафрейм поездки по подписке и отдельно - без
riders_ultra = all_in_one.query('subscription_type =="ultra"')
riders_free = all_in_one.query('subscription_type =="free"')

#соберем сводную таблицу методом .groupby
agg_data = all_in_one.groupby(['user_id','month']).agg({'distance':'sum','duration':['sum','count']})
#наведем красоту в названиях колонок и идексах
agg_data.columns = ['distance_sum', 'duration_sum', 'rides_count']
agg_data = agg_data.reset_index()
#объявляем функцию расчета выручки в месяц
def income_func (row):
    if row['user_id'] in riders_ultra['user_id']:
        return 6*row['duration_sum'].round()+199
    if row['user_id'] in riders_free['user_id']:
        return 8*row['duration_sum']+ 50*row['rides_count']
#добавим столбец со стоимостью поездок, применив функцию к каждой строке agg_data
agg_data['income'] = agg_data.apply(income_func, axis=1)       
print(agg_data.head(15))
print(agg_data.tail(15))