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[Projeto] Atividade

Verifique se a base de dados possui dados nulos e, caso tenha, realize o tratamento desses dados nulos da forma que achar mais coerente com a situação.

dados.isnull().sum()

dados = dados.fillna(0)
dados

Os alunos "Alice" e "Carlos", não fazem mais parte da turma. Sendo assim, remova-os da base de dados.

alunos_remover = dados.query('Nome == "Alice" | Nome == "Carlos"').index

dados.drop(alunos_remover, axis = 0, inplace=True)

dados

Aplique um filtro que selecione apenas os alunos que foram aprovados.

selecao = dados['Aprovado'] == True

dados[selecao]

alunos_aprovados = dados[selecao]

alunos_aprovados

Salve o DataFrame que possui apenas os alunos aprovados em um arquivo csv chamado "alunos_aprovados.csv".

alunos_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv', index=False)

Extra: Ao conferir as notas dos alunos aprovados, notamos que algumas notas estavam incorretas. As alunas que tiraram nota 7.0, na verdade, tinham um ponto extra que não foi contabilizado. Sendo assim, substitua as notas 7.0 da base de dados por 8.0.

alunos_aprovados.replace(7.0 , 8.0)
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solução!

E aí, Mateus! Tudo bem?

Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.

Percebi que você praticou o uso do isnull() para identificar dados ausentes, aplicou muito bem o drop() para remover registros indesejados e ainda entendeu a relevância do filtro booleano para selecionar os alunos aprovados.

Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar loc[] com condições para atualizar valores específicos no DataFrame. Veja só:

alunos_aprovados.loc[alunos_aprovados['Nota'] == 7.0, 'Nota'] = 8.0

Resultado: Substitui as notas 7.0 por 8.0 apenas nas linhas onde a condição é verdadeira.

Essa abordagem ajuda a realizar atualizações seletivas e seguras diretamente no DataFrame.

Ícone de sugestão Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

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