8.5.1 Повсюду нулевые значения 12.02.22

import pandas
import seaborn

data = pandas.read_csv('support_data.csv')

# названия сегментов и интервалов
segments_old = ['Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2']
segments_new = ['Потенциальные клиенты', 'Обычные клиенты', 'VIP-клиенты']
intervals = ['До внедрения роботов', 'После внедрения роботов']

intervals_column = list(data['interval'])
segments_column = list(data['segment'])# ваш код здесь
score_column = list(data['score'])# ваш код здесь

# средние оценки
mean_scores = []

# ваш код здесь
for segment in segments_old:
    score_before = 0
    counter_before = 0
    score_after = 0
    counter_after = 0
    for index in range(len(data)):
        if index == 'До внедрения роботов':#отсеиваем все строки со значением "До"
            score_before = sum(intervals_column[index]) # Добавляем Значения "До" из списка intervals_column
            counter_before =+ 1 # Посчитаем количество "До"
        if index == 'После внедрения роботов':
            score_after = sum(intervals_column[index]) # Добавляем Значения "После" из списка intervals_column
            counter_after =+ 1 # Счтиаем количество "После"
    # необязательный print ниже пишу, для того, чтобы сперва посмотреть на вычисленные значения
    print(counter_after, score_after, score_before, counter_before)
# остальные строки отправил под комментарий, пока не получу цифры обнуленных переменных в строках 20-23
#    segment_scores = [score_before / counter_before, score_after / counter_after]
#    mean_scores.append(segment_scores)
#    print(counter_after, score_after, score_before, counter_before)
#print(mean_scores) # вывожу на экран цифры, для того, чтобы увидеть результат перед постройкой хитмэпа
#seaborn.heatmap(mean_scores, xticklabels=intervals, yticklabels=segments_new, annot=True, cmap='RdYlGn')