import pandas as pd
Criando o DataFrame
dados = {
'Nome': ['Ary', 'Ana', 'Cátia', 'Denis', 'Beto', 'Bruna', 'Dara',
'Carlos', 'Alice', 'Vitor', 'Daniel', 'Igor', 'Sthefanie',
'Mirla', 'Paulo', 'Mylena', 'Lucas', 'Nadia'],
'Idade': [20, 18, 27, 18, 21, 23, 21, 19, 35, 28, 21, 24, 26, 25, 37, 29, 33, 34],
'Notas': [7.5, None, 2.5, 5.0, 10.0, None, 7.0, 6.0, 5.6, None, None, 4.5, 9.5, 9.0, None, 7.0, None, 8.0],
'Aprovado': [True, False, False, False, True, False, True, True, False,
False, False, False, True, True, False, True, False, True]
}
df = pd.DataFrame(dados)
1) Verificando dados nulos
print("Quantidade de valores nulos:")
print(df.isnull().sum())
Tratamento dos valores nulos
Substituindo as notas nulas pela média das notas existentes
media_notas = df['Notas'].mean()
df['Notas'] = df['Notas'].fillna(media_notas)
2) Removendo Alice e Carlos
df = df[~df['Nome'].isin(['Alice', 'Carlos'])]
3) Filtrando apenas os alunos aprovados
alunos_aprovados = df[df['Aprovado'] == True]
print("\nAlunos aprovados:")
print(alunos_aprovados)
4) Salvando em arquivo CSV
alunos_aprovados.to_csv('alunos_aprovados.csv', index=False)
print("\nArquivo 'alunos_aprovados.csv' salvo com sucesso!")
