Лаборатория алгоритма предобработки

# импортируйте библиотеку pandas
import pandas as pn

# считайте csv-файл 'music_log.csv' в переменную df
df = pn.read_csv('music_log.csv')

# переименуйте названия столбцов df
df.rename(columns={'  user_id' : 'user_id', 'total play' : 'total_play', 'Artist' : 'artist'}, inplace = True)

# объявите список columns_to_replace с названиями столбцов track, artist, genre
columns_to_replace = ['track', 'artist', 'genre']

# заполните отсутствующие значения столбцов из списка columns_to_replace значением 'unknown' в цикле
for column in columns_to_replace:
    df[column] = df[column].fillna('unknown')

# удалите строки-дубликаты из датафрейма df
#df['genre'] = df['genre'].replace('электроника', 'electronic')
df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

# выведите на экран первые 20 строчек обновлённого набора данных df
print(df.head(20))