def transforma_dados(*requisitos):
for dados, coluna, dicionario, col_nova in requisitos:
temp = pd.Categorical(
dados[coluna],
categories=dicionario.keys(),
ordered=True
)
dados[col_nova] = temp.map(dicionario, na_action=None)
return dados
transforma_dados((dados, "Cor", cor, "cor_cat"), (dados, "Anos.de.Estudo", anos_de_estudo, "anos_de_estudos_cat"), (dados, "Sexo", sexo, "sexo_cat"))
Oi, William! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Você estruturou bem a função transforma_dados. Continue assim!
Uma dica interessante para o futuro é utilizar o metodo assign() do pandas para encadear transformacoes. Veja este exemplo:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'cor': ['azul', 'verde', 'vermelho']
})
mapa = {'azul': 1, 'verde': 2, 'vermelho': 3}
df = df.assign(cor_num = df['cor'].map(mapa))
print(df)
Esse código cria uma nova coluna baseada em um mapeamento, deixando o fluxo mais organizado e legivel.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
Para saber mais: 
DOCUMENTAÇÃO