Проверочная работа

Задание 1.

Вам предоставлен словарь products, ключами которого являются названия продуктов, а значениями — их цены. Затем к вам приходит другой словарь (stocks), ключи которого — товары, а значения — скидки (в процентах) на товары.

Напишите функцию apply_discounts(products, stocks), которая снижает цену продуктов в словаре products на указанный в словаре stocks процент. Функция должна вернуть результирующий словарь, ключи которого — товары, а значения — новые цены. Если продукта из словаря stocks нет в словаре products, то его необходимо пропустить. Цены округлите до второго знака после запятой.

Пример работы программы:

products = {'Oranges (packaged)': 114.99, 'Candy (Rotfront)': 280.0, 'Boiled sausage': 199.99, 'Juice J7 (orange)': 119.99, 'Trout (Seven Seas)': 399.99}

stocks = {'Boiled sausage': '33%', 'Juice J7 (orange)': '12%', 'Trout (Seven Seas)': '18%'}

print(apply_discounts(products, stocks))

## {'Oranges (packaged)': 114.99, '

Задание 2.

Вам даны два файла bronze_top.csv и silver_top.csv, в которых хранится информация о ТОП-5 стран по числу бронзовых и серебряных медалей соответственно. В каждой таблице два одинаковых столбца: Country — страна и Total — число медалей.

Создайте два DataFrame на основе заданных csv-файлов. Объедините таблицы по странам таким образом, чтобы в результат вошли данные только о тех странах, которые попали в оба рейтинга. При этом в качестве суффиксов укажите строки "_bronze" и "_silver", чтобы столбцы таблиц, не участвовавших в объединении, можно было различать.

Результирующий DataFrame занесите в переменную merged. В нём должны быть следующие столбцы:

• Country
• Total_bronze
• Total_silver

Не забудьте добавить в свой код импорт библиотеки pandas.

Также обратите внимание, что для отправки решения на проверку выводить результат на экран не нужно.