1-) ** # Importando os dados **
import pandas as pd
url='https://raw.githubusercontent.com/alura-cursos/pandas-conhecendo-a-biblioteca/main/desafios/alunos.csv'
pd.read_csv(url)
#Nomear de turma
turma = pd.read_csv(url)
#Procurar se existem dados nulos, e quantos existem:
turma.isnull()
turma.isnull().sum()
#Foram identificados 6 campos nulos na coluna Nota. Substituir pelo zero:
turma.fillna(0)
Nome Idade Notas Aprovado
0 Ary 20 7.5 True
1 Ana 18 0.0 False
2 Cátia 27 2.5 False
3 Denis 18 5.0 False
4 Beto 21 10.0 True
5 Bruna 23 0.0 False
6 Dara 21 7.0 True
7 Carlos 19 6.0 True
8 Alice 35 5.6 False
9 Vitor 28 0.0 False
10 Daniel 21 0.0 False
11 Igor 24 4.5 False
12 Sthefanie 26 9.5 True
13 Mirla 25 9.0 True
14 Paulo 37 0.0 False
15 Mylena 29 7.0 True
16 Lucas 33 0.0 False
17 Nadia 34 8.0 True
2-) Excluir do registro os nomes dos alunos Alice e Carlos:
#Criar um código que busque pelos nomes dos alunos, e remover os nomes da lista:
remocao_de_alunos = turma.query('Nome == "Alice" | Nome == "Carlos"').index
turma.drop(remocao_de_alunos, axis=0, inplace=True)
#testar para verificar se os nomes foram excluídos:
turma.head(17)
#Os nomes de ambos já devidamente removidos:
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
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
3- Buscar somente os alunos aprovados:
aprovados = turma['Aprovado']==True
#Fazendo a verificação
turma[aprovados]
Nome Idade Notas Aprovado
0 Ary 20 7.5 True
4 Beto 21 10.0 True
6 Dara 21 7.0 True
12 Sthefanie 26 9.5 True
13 Mirla 25 9.0 True
15 Mylena 29 7.0 True
17 Nadia 34 8.0 True
4-) Salvar o data frame como 'alunos_aprovados'.csv:
turma.to_csv('alunos_aprovados.csv', index=False, sep=';')
