8.5.1 Повсюду нулевые значения

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

# средние оценки
mean_scores = []

# ваш код здесь
for segment in segments_old:
    score_before = 0
    counter_before = 0
    score_after = 0
    counter_after = 0
    segment_scores = []
    for index in range(len(data)):
        if index == 'До внедрения роботов' in intervals_column:#отсеиваем все строки со значением "До"
            score_before =+ intervals_column[index] # Добавляем Значения "До" из списка intervals_column
            counter_before =+ 1 # Посчитаем количество "До"
        if index == 'После внедрения роботов' in intervals_column:
            score_after =+ intervals_column[index] # Добавляем Значения "После" из списка intervals_column
            counter_after =+ 1 # Счтиаем количество "После"
    print(counter_after, score_after, score_before, counter_before)
    segment_scores = [score_before / counter_before, score_after / counter_after]
    mean_scores.append(segment_scores)
    print(counter_after, score_after, score_before, counter_before)
print(mean_scores) # вывожу на экран цифры, для того, чтобы увидеть результат перед постройкой хитмэпа
seaborn.heatmap(mean_scores, xticklabels=intervals, yticklabels=segments_new, annot=True, cmap='RdYlGn')