O meu ficou assim:
df['Pontos_Extras'] = df['Notas'] * 0.4
df.head()
df = df.fillna(0)
df['Notas_Finais'] = df['Notas'] + df['Pontos_Extras']
df['Aprovado_final'] = df['Notas_Finais'].apply(lambda x: True if x >= 6 else False)
selecao = (df['Aprovado'] == False) & (df['Aprovado_final'] == True)
df[selecao]
Oi, Rodrigo! Como vai?
Agradeço por compartilhar sua solução com a comunidade Alura.
Sua lógica está muito bem estruturada! Você aplicou bem o uso de fillna, cálculo de nova coluna, e o apply() com lambda para gerar o resultado da aprovação final — excelente para entender como o Pandas facilita esse tipo de análise. A seleção dos alunos reclassificados também ficou clara.
Para saber mais:
O método apply() combinado com lambda permite aplicar funções personalizadas linha a linha em um DataFrame. É uma ferramenta poderosa do Pandas para transformar dados de forma rápida e flexível.
Quer conhecer mais formas de manipular dados com Pandas? Veja este artigo: Como praticar Python Pandas para análise de dados?
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!