шаг 30 в первом проекте

# Объявление функции genre_weekday() с параметрами table, day, time1, time2,
# которая возвращает информацию о самых популярных жанрах в указанный день в
# заданное время:
def genre_weekday(table, day, time1, time2):

# 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.
    genre_df = df[df['day'] == day]
    genre_df = genre_df[genre_df['time'] > time1]
    genre_df = genre_df[genre_df['time'] < time2]
# 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
    genre_df_count = genre_df['time'].count()
# 3) отсортировать genre_df_count по убыванию встречаемости и сохранить
#    в переменную genre_df_sorted
# Отсортируем по названию жанра
    genre_df_sorted = genre_df_count.sort_values(by = 'genre', ascending = False)
# 4) вернуть Series из 10 первых значений genre_df_sorted, это будут топ-10
    display(genre_df_sorted)
#    популярных жанров (в указанный день, в заданное время)
    return genre_df_sorted