Чё-то сделал.

LabWork01/LabWork6/ConvertorDataFrame.py

@@ -4,17 +4,19 @@ def covertorDataFrame():
 
     df = pd.read_csv("../../res/Stores.csv")
 
-    countMainRows = 25
+    # кол-во строчек для считывания
+    countMainRows = 35
 
-    newDf = df.head(countMainRows)
+    # получаем указанное кол-во строчек
+    mainDF = df.head(countMainRows)
 
-    newDf['TextStoreArea'] = df['Store_Area'].apply(
+    mainDF['TextStoreArea'] = mainDF['Store_Area'].apply(
         lambda x: 'Small_Area' if x <= 1100 else ('Average_Area' if 1100 < x <= 1700 else 'Big_Area'))
 
-    newDf['TextStoreSales'] = df['Store_Sales'].apply(
+    mainDF['TextStoreSales'] = mainDF['Store_Sales'].apply(
         lambda x: 'Small_Sales' if x <= 50000 else ('Average_Sales' if 50000 < x <= 80000 else 'Big_Sales'))
 
-    newDf['TextDailyCustomerCount'] = df['Daily_Customer_Count'].apply(
+    mainDF['TextDailyCustomerCount'] = mainDF['Daily_Customer_Count'].apply(
         lambda x: 'Small_Customer' if x <= 400 else ('Average_Customer' if 400 < x <= 900 else 'Big_Customer'))
 
     # using dictionary to convert specific columns
@@ -25,11 +27,18 @@ def covertorDataFrame():
                     'Store_Sales': str
                     }
 
-    newDf = newDf.astype(convert_dict)
+    mainDF = mainDF.astype(convert_dict)
 
-    print(newDf[['TextStoreSales', 'TextStoreSales', 'TextStoreArea']])
+    # генеральная выборка
+    newDfGeneral = mainDF.iloc[0:25]
 
-    return newDf[['TextDailyCustomerCount', 'TextStoreArea', 'TextStoreSales']]
+    # выборка для проверки
+    newDfSupport = mainDF.iloc[25:35]
+
+    print(newDfSupport[['TextStoreSales', 'TextStoreSales', 'TextStoreArea']])
+
+    return [newDfGeneral[['TextDailyCustomerCount', 'TextStoreArea', 'TextStoreSales']],
+            newDfSupport[['TextDailyCustomerCount', 'TextStoreArea', 'TextStoreSales']]]
 
 # [['Store_Area', 'Store_Sales', 'Daily_Customer_Count', 'TextStoreArea']]
 

LabWork01/LabWork6/Tree.py

@@ -2,7 +2,6 @@ import math
 import pandas as pd
 from functools import reduce
 
-from LabWork01.FuncLoad import createDataFrame
 from LabWork01.LabWork6.ConvertorDataFrame import covertorDataFrame
 
 # Дата сет
@@ -19,7 +18,7 @@ from LabWork01.LabWork6.ConvertorDataFrame import covertorDataFrame
 # df0 = pd.DataFrame(data)
 # df0.columns = ["цвет", "форма", "результат"]
 
-df0 = covertorDataFrame()
+df0 = covertorDataFrame()[0]
 
 # Лямбда-выражение для распределения значений, аргумент - pandas.Series,
 # возвращаемое значение - массив с количеством каждого из значений