Resolução do Desafio – Tratando e Filtrando Dados com Pandas
Para compreender melhor os conceitos apresentados nesta aula, procurei interpretar o desafio como uma situação real de gestão acadêmica. Em vez de focar apenas nos comandos, busquei entender qual problema cada etapa pretendia resolver.
Imagine que recebi uma planilha de estudantes contendo nomes, idades, notas e situação de aprovação. A partir dela, foram solicitadas algumas ações de organização e tratamento dos dados.
1. Verificar se existem informações faltando
O primeiro passo foi identificar se havia dados ausentes na planilha.
Utilizamos:
dados.isnull().sum()
Esse comando verifica quantos valores vazios existem em cada coluna.
Ao analisar o resultado, observamos que alguns estudantes não possuíam nota registrada.
2. Preencher os dados ausentes
Como a atividade sugeria que alunos sem nota poderiam ser considerados com nota zero, os valores vazios foram substituídos por 0.
Utilizamos:
dados = dados.fillna(0)
Interpretação:
Onde houver um valor vazio, substitua por 0.
3. Remover estudantes que não pertencem mais à turma
O exercício informa que Alice e Carlos não fazem mais parte da turma.
Primeiro localizamos esses registros:
alunos_a_remover = dados.query(
'Nome == "Alice" | Nome == "Carlos"'
).index
Depois removemos essas linhas:
dados.drop(
alunos_a_remover,
axis=0,
inplace=True
)
Interpretação:
Localize Alice e Carlos e remova seus registros da base de dados.
4. Selecionar apenas os estudantes aprovados
Agora precisamos visualizar somente os estudantes aprovados.
Criamos uma seleção:
selecao = dados['Aprovado'] == True
E aplicamos essa seleção:
alunos_aprovados = dados[selecao]
Interpretação:
Mostre apenas os alunos cuja situação seja "Aprovado".
5. Salvar a lista dos aprovados
Após filtrar os estudantes aprovados, salvamos esse resultado em um novo arquivo.
Utilizamos:
alunos_aprovados.to_csv(
'alunos_aprovados.csv',
index=False
)
Interpretação:
Crie um arquivo chamado "alunos_aprovados.csv" contendo apenas os estudantes aprovados.
6. Corrigir notas registradas incorretamente
O desafio informa que estudantes com nota 7,0 receberam um ponto extra que não havia sido contabilizado.
Assim, substituímos:
- 7,0 → 8,0
Utilizando:
alunos_aprovados = alunos_aprovados.replace(
7.0,
8.0
)
Interpretação:
Sempre que encontrar uma nota 7,0, substitua por 8,0.
Síntese da Aprendizagem
Neste desafio, compreendi que o Pandas pode ser utilizado para realizar tarefas muito comuns na gestão e análise de dados:
- identificar informações faltantes (
isnull); - preencher dados ausentes (
fillna); - localizar registros específicos (
query); - remover registros (
drop); - filtrar informações (
seleção booleana); - salvar resultados em arquivos (
to_csv); - corrigir valores incorretos (
replace).
Ao adaptar mentalmente o exercício para uma situação educacional, consegui compreender melhor a finalidade de cada comando e perceber que o Pandas funciona como uma ferramenta de organização, limpeza e preparação dos dados antes de qualquer análise mais avançada.
