Задача на pandas fillna и nullable dtype: обработка пропусков

Nullable dtype и fillna: Int64, Float64, boolean после заполнения пропусков

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая:

1. Читает из stdin целое число n — количество строк таблицы.
2. Читает следующие n строк; каждая содержит три токена через пробел:

• qty — целое число или строка NA;
• price — вещественное число или строка NA;
• active — строка True, False или NA.

3. Строит pd.DataFrame с именем df со столбцами:

• 'qty' с dtype Int64 (nullable integer);
• 'price' с dtype Float64 (nullable float);
• 'active' с dtype boolean (nullable boolean).

4. Шаг A. Выводит одну строку: isna_sum=<qty_na> <price_na> <active_na> — число пропусков по каждому столбцу через пробел.
5. Шаг B. Заполняет пропуски в df['qty'] значением 0 через fillna(0), сохраняет в qty_filled. Выводит одну строку: qty_dtype=<dtype>, где <dtype> — dtype результата.
6. Шаг C. Заполняет пропуски в df['price'] через ffill(), сохраняет в price_ffilled. Выводит значения через пробел, округлив до одного знака. Если первый элемент — пропуск и ffill не смог его заполнить, выводит NA для этой позиции.
7. Шаг D. Заполняет пропуски в df['active'] значением False через fillna(False), сохраняет в active_filled. Выводит одну строку: active_dtype=<dtype>, где <dtype> — dtype результата.

Во всех шагах исходный df не изменяется.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

n
qty0 price0 active0
qty1 price1 active1
...

Токен NA означает пропуск в соответствующем столбце.

Формат вывода

Ровно четыре строки в порядке A → B → C → D.