8.5.1 6 значений, неверный график-хитмэп, решение на основе предыдущей задачи

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
#print(sum(score_column[:300]))
# средние оценки
mean_scores = []

# ваш код здесь
# Создаём по циклу для каждой ячейки хитмэпа До и После
counter_before = 0 # обнуляем счетчик значений
counter_after = 0
score_before = 0
score_after = 0
counter_before_list = [] #создаем списки для подсчета одинаковых значений до и после внедрения роботов
counter_after_list = []
for segment in segments_old:
    score_before = 0
    counter_before = 0
    score_after = 0
    counter_after = 0

    for cnt in intervals_column:
        if cnt == intervals[0]:
            counter_before_list.append(cnt)
            counter_before = len(counter_before_list)
            score_before = sum(score_column[:(counter_before+1)])
    #        score_before = sum(float(counter_before_list))
        if cnt == intervals[1]:
            counter_after_list.append(cnt)
            counter_after = len(counter_after_list)
            score_after = sum(score_column[:(counter_after+1)])
#print(counter_before_list[:5])
    segment_scores = [score_before / counter_before, score_after / counter_after]
    mean_scores.append(segment_scores)

#
    print(counter_before, score_before)
    print(counter_after, score_after)


seaborn.heatmap(mean_scores, xticklabels=intervals, yticklabels=segments_new, annot=True, cmap='RdYlGn')