Using the pandas packge in python, the program which performs the required calculation goes thus :
file_name = input()
<em>#user</em><em> </em><em>types</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>filename</em><em> </em>
df = pd.read_csv(file_name, names=['hours_worked', 'rate']
<em>#file</em><em> </em><em>is</em><em> </em><em>read</em><em> </em><em>into a</em><em> </em><em>pandas</em><em> </em><em>dataframe</em><em> </em>
df['salary'] = df['hours_worked'] * df['rate']
<em>#salary</em><em> </em><em>column</em><em> </em><em>is</em><em> </em><em>created</em><em> </em><em>using</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>product of</em><em> </em><em>rate</em><em> </em><em>and</em><em> </em><em>hours</em><em> </em><em>worked</em><em> </em>
highest_salary = df['salary'].max()
<em>#the</em><em> </em><em>max</em><em> </em><em>method</em><em> </em><em>returns</em><em> </em><em>the</em><em> </em><em>maximum</em><em> </em><em>value of a</em><em> </em><em>series</em><em> </em>
print('highest_salary)
lowest_salary = df['salary'].min()
<em>#the </em><em>min</em><em> method returns the </em><em>minimum</em><em> value of a series </em>
print('lowest_salary)
avg_salary = df['salary'].mean()
<em>#the </em><em>mean</em><em> method returns the </em><em>average</em><em> value of a series </em><em> </em>
print('avg_salary)
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