Наконец, давайте посчитаем итоговую зарплату Замените отсутствующие записи в колонке bonus нулями Уберите людей без wage - это те "плохие" записи, от которых мы избавлялись на предыдущих шагах Сделайте новую колонку total, которая будет равна 12 окладам и премии Посчитайте среднюю и медианную итоговую зарплату в разрезе по полу. Подсказка: вместо функции агрегации можно написать .agg() и перечислить внутри нужные агрегаты

import pandas as pd

data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Hannah', 'Ivan', 'Jack'], 'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M'], 'wage': [1000, 1200, 1100, None, 1050, 1300, None, 1250, 1150, 1400], 'bonus': [100, 120, None, 150, 130, 140, 160, None, 110, 170] }

df = pd.DataFrame(data)

Заменяем отсутствующие записи в колонке bonus нулями

df['bonus'] = df['bonus'].fillna(0)

Убираем людей без wage

df = df.dropna(subset=['wage'])

Создаем новую колонку total, которая равна 12 окладам и премии

df['total'] = df['wage'] * 12 + df['bonus']

Считаем среднюю и медианную итоговую зарплату в разрезе по полу

result = df.groupby('gender')['total'].agg(['mean', 'median']) print(result)