Estou gostando muito desse novo curso

A didática utilizada pela professora é bem simples e bem prática, o que nos leva a associar melhor o conteúdo ao resultado que esperamos entregar ao ser contratado por alguma empresa. Confesso que essa nova versão clareou bastante tudo que vinha estudando, mas não consegui.

import pandas as pd

Nome	Idade	Notas	Aprovado
0	Ary	20	7.5	True
1	Ana	18	NaN	False
2	Cátia	27	2.5	False
3	Denis	18	5.0	False
4	Beto	21	10.0	True
5	Bruna	23	NaN	False
6	Dara	21	7.0	True
7	Carlos	19	6.0	True
8	Alice	35	5.6	False
9	Vitor	28	NaN	False
10	Daniel	21	NaN	False
11	Igor	24	4.5	False
12	Sthefanie	26	9.5	True
13	Mirla	25	9.0	True
14	Paulo	37	NaN	False
15	Mylena	29	7.0	True
16	Lucas	33	NaN	False
17	Nadia	34	8.0	True

dados = pd.read_csv(url, sep=',')

dados.head(7)
    Nome	Idade	Notas	Aprovado
0	Ary	        20	       7.5  	 True
1	Ana	      18	      NaN	 False
2	Cátia	  27	      2.5    	False
3	Denis	 18	         5.0       False
4	Beto	  21	     10.0	   True
5	Bruna	23	        NaN 	False
6	Dara	  21         7.0    	True

dados.tail(5)
        Nome	Idade	Notas	Aprovado
13	Mirla	      25	    9.0     	True
14	Paulo	     37	       NaN	    False
15	Mylena     29	      7.0	     True
16	Lucas    	33         NaN  	 False
17	Nadia	    34	        8.0	       True

type(dados)
pandas.core.frame.DataFrame

dados.shape
(18, 4)

dados.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18 entries, 0 to 17
Data columns (total 4 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype  
---  ------    --------------  -----  
 0   Nome      18 non-null     object 
 1   Idade     18 non-null     int64  
 2   Notas     12 non-null     float64
 3   Aprovado  18 non-null     bool   
dtypes: bool(1), float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 578.0+ bytes

dados['Nome']
0           Ary
1           Ana
2         Cátia
3         Denis
4          Beto
5         Bruna
6          Dara
7        Carlos
8         Alice
9         Vitor
10       Daniel
11         Igor
12    Sthefanie
13        Mirla
14        Paulo
15       Mylena
16        Lucas
17        Nadia
Name: Nome, dtype: object

dados[['Idade', 'Notas']]
    Idade	Notas
0	20     	7.5
1	18  	NaN
2	27  	2.5
3	18  	5.0
4	21  	10.0
5	23  	NaN
6	21  	7.0
7	19  	6.0
8	35  	5.6
9	28  	NaN
10	21  	NaN
11	24  	4.5
12	26  	9.5
13	25  	9.0
14	37  	NaN
15	29  	7.0
16	33  	NaN
17	34  	8.0

dados.dtypes
Nome         object
Idade         int64
Notas       float64
Aprovado       bool
dtype: object

dados.describe()
                Idade          	Notas
count	18.000000	   12.000000
mean	25.500000	  6.800000
std	        6.070662	   2.204953
min       18.000000 	2.500000
25%	      21.000000	    5.450000
50%	      24.500000	    7.000000
75%      28.750000	    8.250000
max      37.000000	   10.000000

Gostaria de saber se esse último código, .describe(), mostrou o resultado de acordo, o solicitado no código?