oscar_data = [ ['Форма воды', 2017, 6.914, 123, ['фантастика', 'драма'], 19.4, 195.243464], ['Лунный свет', 2016, 6.151, 110, ['драма'], 1.5, 65.046687], ['В центре внимания', 2015, 7.489, 129, ['драма', 'криминал', 'история'], 20.0, 88.346473], ['Бёрдмэн', 2014, 7.604, 119, ['драма', 'комедия'], 18.0, 103.215094], ['12 лет рабства', 2013, 7.71, 133, ['драма', 'биография', 'история'], 20.0, 178.371993], ['Операция "Арго"', 2012, 7.517, 120, ['триллер', 'драма', 'биография'], 44.5, 232.324128], ['Артист', 2011, 7.942, 96, ['драма', 'мелодрама', 'комедия'], 15.0, 133.432856], ['Король говорит!', 2010, 7.977, 118, ['драма', 'биография', 'история'], 15.0, 414.211549], ['Повелитель бури', 2008, 7.298, 126, ['триллер', 'драма', 'военный', 'история'], 15.0, 49.230772], ['Миллионер из трущоб', 2008, 7.724, 120, ['драма', 'мелодрама'], 15.0, 377.910544], ['Старикам тут не место', 2007, 7.726, 122, ['триллер', 'драма', 'криминал'], 25.0, 171.627166], ['Отступники', 2006, 8.456, 151, ['триллер', 'драма', 'криминал'], 90.0, 289.847354], ['Столкновение', 2004, 7.896, 108, ['триллер', 'драма', 'криминал'], 6.5, 98.410061], ['Малышка на миллион', 2004, 8.075, 132, ['драма', 'спорт'], 30.0, 216.763646], ['Властелин колец: Возвращение Короля', 2003, 8.617, 201, ['фэнтези', 'драма', 'приключения'], 94.0, 1119.110941], ['Чикаго', 2002, 7.669, 113, ['мюзикл', 'комедия', 'криминал'], 45.0, 306.776732], ['Игры разума', 2001, 8.557, 135, ['драма', 'биография', 'мелодрама'], 58.0, 313.542341], ['Гладиатор', 2000, 8.585, 155, ['боевик', 'драма', 'приключения'], 103.0, 457.640427], ['Красота по-американски', 1999, 7.965, 122, ['драма'], 15.0, 356.296601], ['Влюбленный Шекспир', 1998, 7.452, 123, ['драма', 'мелодрама', 'комедия', 'история'], 25.0, 289.317794], ['Титаник', 1997, 8.369, 194, ['драма', 'мелодрама'], 200.0, 2185.372302], ['Английский пациент', 1996, 7.849, 155, ['драма', 'мелодрама', 'военный'], 27.0, 231.976425], ['Храброе сердце', 1995, 8.283, 178, ['драма', 'военный', 'биография', 'история'], 72.0, 210.409945], ['Форрест Гамп', 1994, 8.915, 142, ['драма', 'мелодрама'], 55.0, 677.386686], ['Список Шиндлера', 1993, 8.819, 195, ['драма', 'биография', 'история'], 22.0, 321.265768], ['Непрощенный', 1992, 7.858, 131, ['драма', 'вестерн'], 14.4, 159.157447], ['Молчание ягнят', 1990, 8.335, 114, ['триллер', 'криминал', 'детектив', 'драма', 'ужасы'], 19.0, 272.742922], ['Танцующий с волками', 1990, 8.112, 181, ['драма', 'приключения', 'вестерн'], 22.0, 424.208848], ['Шофёр мисс Дэйзи', 1989, 7.645, 99, ['драма'], 7.5, 145.793296], ['Человек дождя', 1988, 8.25, 133, ['драма'], 25.0, 354.825435], ] def filter_by_genre(data, genre): result = [] for row in data: genres = row[4] if genre in genres: result.append(row) return result def column_sum(data, column): result = 0 for row in data: result += row[column] return result def column_mean(data, column): total = column_sum(data, column) mean = total / len(data) return mean def add_roi(data): for i in range(len(data)): budget = data[i][5] gross = data[i][6] roi = (gross - budget) / budget data[i].append(roi) def add_price_per_minute(data): for i in range(len(data)): length = data[i][3] budget = data[i][5] price_per_minute = budget / length data[i].append(price_per_minute) selected_genres = ["история", "мелодрама", "криминал", "биография", "триллер"] add_roi(oscar_data) add_price_per_minute(oscar_data) genres_means = [] for genre in selected_genres: filt_data = filter_by_genre(oscar_data, genre) mean_score = column_mean(filt_data, 2) mean_length = column_mean(filt_data, 3) mean_roi = column_mean(filt_data, 7) mean_ppm = column_mean(filt_data, 8) genres_means.append([genre, mean_score, mean_length, mean_roi, mean_ppm]) print("Жанр | Рейтинг | Длина | ROI | Бюджет за минуту") print("-------------------------------------------------------") for row in genres_means: print("{: <9} | {: >7.2f} | {: >5.2f} | {: >5.2f} | {: >16.2f}".format( row[0], row[1], row[2], row[3], row[4]))