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Desafio - resolução

#Desafio 1

#verificando os registros que possuem campos nulos
df_alunos.isnull()
df_alunos.isnull().sum()

#substituir as notas nulas por 0 (zero)
df_alunos.fillna(0, inplace = True)
df_alunos

#Desafio 2

#obtém index dos registros a eliminar
remover_alunos = df_alunos.query('Nome == "Alice" | Nome == "Carlos"').index
remover_alunos

#remove só os registros (linhas)
df_alunos.drop(remover_alunos, axis = 0, inplace = True)

#Desafio 3

df_alunos.query('Aprovado == True')

#Desafio 4

df_aprovados = df_alunos.query('Aprovado == True')
df_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv', index = False, sep = ',')
pd.read_csv('alunos_aprovados.csv')

#Extra
df_alunos.replace(7.0, 8.0, inplace = True)
df_alunos
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Olá, Vinicius! Como vai?

Parabéns pela resolução da atividade!

Observei que você explorou o uso de isnull para identificar valores nulos, utilizou muito bem o query para filtrar registros específicos e ainda compreendeu a importância do to_csv para exportar os dados de forma organizada.

Uma dica interessante para o futuro é aplicar o parâmetro subset ao usar dropna, caso queira remover apenas registros com valores nulos em determinadas colunas. Assim:

df_alunos.dropna(subset=["Nota"], inplace=True)

Isso faz com que apenas os registros com valores nulos na coluna escolhida sejam eliminados, mantendo os demais dados intactos.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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