selecao = dados['Aprovado'] == True
dados[selecao]
alunos_aprovados = dados[selecao]
alunos_aprovados
alunos_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv', index=False)
# correção de notas
alunos_aprovados.replace(7.0, 8.0)
# filtro alunos aprovados
alunos_aprovados = alunos_aprovados.replace(7.0, 8.0)
alunos_aprovados
# gerar arquivo corrigido de alunos aprovados
alunos_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv', index=False)
Oi, Arthur! Tudo bom?
Excelente! Siga praticando com os desafios e sempre compartilhe conosco.
Você soube aplicar os filtros booleanos em DataFrames de forma eficiente, aproveitou o replace() para corrigir os dados com agilidade e entendeu como o to_csv() é essencial para salvar os resultados.
Como dica adicional, experimente utilizar loc[] quando precisar modificar valores diretamente em colunas específicas. Assim:
alunos_aprovados.loc[alunos_aprovados['Nota'] == 7.0, 'Nota'] = 8.0
Resultado: Apenas os valores da coluna Nota iguais a 7.0 serão substituídos por 8.0, mantendo o restante do DataFrame intacto.
Com isso, você poderá fazer alterações mais precisas com mais facilidade.
Para saber mais:
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