8.5.1 пробую на основе предыдущей задачи решить

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 before in intervals_column:
    if before == intervals[0]:
        counter_before_list.append(before)
        counter_before = len(counter_before_list)
        score_before = sum(counter_before_list)
    if before == intervals[1]:
        counter_after_list.append(before)
        counter_after = len(counter_after_list)
        score_after
print(counter_before)
print(counter_after)
#seaborn.heatmap(mean_scores, xticklabels=intervals, yticklabels=segments_new, annot=True, cmap='RdYlGn')