Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
df['Pontos_extras'] = df['Notas'] * 0.4
df['Notas_finais'] = df['Notas'] + df['Pontos_extras']
df['Aprovado_final'] = df['Notas_finais'] >= 6
aprovados_apos_bonus = df[
(df['Aprovado'] == False) &
(df['Aprovado_final'] == True)
]
print(aprovados_apos_bonus)
Oii Micael, tudo bem?
Obrigada por compartilhar sua solução aqui no fórum! A lógica está bem estruturada e você seguiu uma sequência natural: calcular os pontos, somar à nota original, definir aprovação e, por fim, filtrar apenas quem virou a chave de reprovado para aprovado.
Vale notar que a comparação df['Aprovado'] == False funciona perfeitamente, mas uma alternativa bastante usada no pandas é usar o operador ~ para inverter uma condição booleana:
aprovados_apos_bonus = df[
~df['Aprovado'] &
df['Aprovado_final']
]
É só uma questão de estilo, mas fica mais idiomático em pandas.
Conte com a Alura para evoluir seus estudos. Em caso de dúvidas, fico à disposição.
Bons estudos!
Sucesso ✨