Tabela de Alunos x Médias:
| Aluno | Média |
|:------------------------|------:|
| Marcelo Barbosa | 7.800 |
| Rafaela Santos | 6.200 |
| Ronaldo Santos | 6.725 |
| Lucas Gabriel Ribeiro | 7.050 |
| Luana da Silva | 6.925 |
| Mariana Pereira | 4.275 |
| Maria Eduarda Farias | 7.675 |
| Fernando Henrique Silva | 6.250 |
| Pedro Henrique Souza | 6.325 |
| Ana Paula Oliveira | 3.925 |
| Natália Guimarães | 4.750 |
| João Vitor Ferreira | 4.925 |
| Rodrigo Almeida | 5.975 |
| Gustavo Carvalho | 6.850 |
| Leticia Costa | 7.025 |
| Aline da Rocha | 6.600 |
| Marcos Vinicius Lima | 5.725 |
| Carla Cristina Castro | 3.050 |
| Isabela da Costa | 6.425 |
| Bruna Oliveira | 7.250 |
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Gráfico de Dispersão:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Carregar arquivo CSV
df = pd.read_csv("Media_de_notas.csv", encoding="latin1")
# Remover linhas completamente vazias
df = df.dropna(how="all")
# Selecionar colunas numéricas
numeric_cols = df.select_dtypes(include="number").columns
# Calcular média aritmética das notas
df["media"] = df[numeric_cols].mean(axis=1)
# Gerar gráfico de dispersão
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(
range(len(df)),
df["media"]
)
# Configurações do gráfico
plt.title("Dispersão das médias dos estudantes")
plt.xlabel("Alunos (índice)")
plt.ylabel("Média das notas")
# Exibir gráfico
plt.show()
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