Olá, Andressa! Como vai?
Parabéns pela solução criativa!
Vi que você explorou o pandas para criar novas colunas em Python, utilizou muito bem o cálculo proporcional para pontos extras e ainda compreendeu a importância da filtragem lógica para identificar os novos aprovados.
Uma dica interessante para o futuro é aplicar funções como .apply() para criar colunas derivadas de forma mais flexível. Assim:
alunos["Status"] = alunos["Notas_finais"].apply(lambda x: "Excelente" if x >= 9 else "Bom" if x >= 6 else "Revisar")
print(alunos[["Nome", "Notas_finais", "Status"]])
Isso gera uma classificação personalizada para cada aluno.
Se quiser aprofundar ainda mais, algumas boas práticas são:
- Documentação: sempre nomeie colunas de forma clara e descritiva.
- Escalabilidade: prefira operações vetorizadas em vez de loops para grandes bases.
- Validação: confira se os cálculos fazem sentido com
.sample() para inspecionar linhas aleatórias.
Ah, uma pergunta: você prefere enriquecer DataFrames com novas colunas derivadas para análises mais completas ou manter apenas as colunas originais para simplicidade e foco?
Abraço e bons estudos!
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