Помогите решить задачу на Python

Постройте столбчатую диаграмму, отображающую зависимость оценки от среднего количества выданных промокодов. Для этого отложите по оси X все возможные значения оценок из переменной scores, а по оси Y — среднее количество промокодов для каждой оценки. Возьмите только данные «до внедрения роботов» — на них роботы обучались.
подсказка:
Напишите вложенный цикл: пусть внешний цикл for проходит по оценкам из scores, а внутренний — по всем строкам датасета с перебором по индексам. В теле внешнего цикла объявите переменные для подсчёта количества промокодов и количества оценок.
В теле вложенного цикла поставьте два условия через оператор and: значение в колонке 'interval' совпадает со значением 'До внедрения роботов', а значение в 'score' — c переменной внешнего цикла. При выполнении условий добавляйте значение из столбца 'promo' к значению переменной для подсчёта количества промокодов и единицу — к переменной для подсчёта количества оценок.
Затем в теле внешнего цикла посчитайте возможность получить промокод, разделив количество промокодов на количество оценок, и добавьте это значение в заранее созданный пустой список.
Постройте столбчатую диаграмму: вызовите функцию barplot() из библиотеки seaborn, указав в её скобках x=scores и y=..., где вместо ... — название переменной со списком значений, обозначающих возможность получить промокод..

import pandas
import seaborn

data = pandas.read_csv('support_data.csv')

score_column = list(data['score'])
intervals_column = list(data['interval'])
promo_column = list(data['promo'])

# список всех оценок
scores = list(range(11))

for index in scores:
promo_n = 0
score_n = 0

if intervals_column[index] == 'До внедрения роботов' and score == values:
promo_n += promo_column[index]
score_n += 1

promo_av = []
promo_av.append(promo_n/score_n)

seaborn.barplot(x=scores, y=promo_av)

# ваш код здесь