import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/pandas-conhecendo-a-biblioteca/main/desafios/alunos.csv'
df = pd.read_csv(url, sep=',')
df.head()
df.isnull().sum()
df = df.fillna(0)
df_filtrado = (df['Nome'] != 'Alice') & (df['Nome'] != 'Carlos') & (df['Aprovado'] == True)
df_aprovados = df[df_filtrado]
df_aprovados.replace(7.0, 8.0, inplace=True)
df_aprovados
df_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv')
Oi, Luan! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Gostei da forma como você utilizou o fillna() para tratar valores nulos e aplicou filtros com operadores lógicos no DataFrame.
Uma dica interessante para o futuro é usar o método query() para filtrar dados de forma mais intuitiva. Veja este exemplo:
df_aprovados = df.query("Nome != 'Alice' and Nome != 'Carlos' and Aprovado == True")
Esse comando faz o mesmo que sua filtragem, mas com uma sintaxe mais limpa e próxima da linguagem natural.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
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