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Resolução

#1) 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.
alunos.isnull().sum()
alunos = alunos.fillna(0)
#2) Os alunos "Alice" e "Carlos", não fazem mais parte da turma. Sendo assim, remova-os da base de dados.
alunos.drop([7,8], axis=0, inplace=True)
#3) Aplique um filtro que selecione apenas os alunos que foram aprovados.
selecao = df['Aprovado'] == True
df[selecao]
#4) Salve o DataFrame que possui apenas os alunos aprovados em um arquivo csv chamado "alunos_aprovados.csv".
df[selecao].to_csv('Alunos_aprovados.csv', index=False, sep=';')

1 resposta

Oiii Igor.

Obrigado por compartilhar seu código com a comunidade Alura. Gostei da estratégia seguida ao utilizar o método fillna() para tratar dados nulos, garantindo que sua análise permaneça precisa e confiável.

Uma curiosidade interessante é que você pode usar o método dropna() para remover linhas com dados nulos de forma rápida. Veja este exemplo:


alunos = alunos.dropna()

Esse código elimina todas as linhas que contêm valores nulos no DataFrame.

Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!