Oi, Eduardo! Como vai?
Agradeço por compartilhar sua solução com a comunidade Alura. Trabalhar com dados usando a biblioteca Pandas é uma habilidade muito valorizada, e você demonstrou isso muito bem neste desafio.
Você organizou bem o código, desde a etapa de selecionando colunas numéricas e tratando os valores nulos, até a criando coluna de Notas_finais, a coluna de Pontos_extras e a coluna Aprovado_final. Perceber que existem diferentes caminhos para chegar ao mesmo resultado, como nas abordagens para filtrar os alunos_recuperados, mostra que você está evoluindo de maneira consistente no uso do Pandas.
Uma dica interessante para o futuro é utilizar o método query():
alunos_aprovados = dados.query('Notas_finais >= 6')
print(alunos_aprovados)
Nesse exemplo, o código filtra apenas os alunos com nota final maior ou igual a 6, deixando a consulta mais clara em determinados cenários. É mais uma alternativa para o seu repertório.
Qual das abordagens que você utilizou, com operadores lógicos ou com apply(), você achou mais intuitiva para trabalhar com filtros em DataFrames?
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