1-Verifica si la base de datos contiene datos nulos y, en caso de tenerlos, realiza el tratamiento de estos datos nulos de la manera que consideres más coherente con la situación.
import pandas as pd
url = 'https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/807a2c1cf6c19108b2b701ea1791ab45/raw/fb84f8b2d8917a89de26679eccdbc8f9c1d2e933/alumnos.csv'
pd.read_csv(url)
df = pd.read_csv(url)
df
df.isnull().sum()
df = df.fillna(0)
df
2-Los estudiantes "Alicia" y "Carlos" ya no forman parte del grupo. Por lo tanto, elimínalos de la base de datos.
seleccion_alumno = df.query('Nombre == "Alicia" | Nombre == "Carlos"').index
df.drop(seleccion_alumno, axis=0, inplace=True)
df
3-Aplica un filtro que seleccione solo a los estudiantes que fueron aprobados.
aprobados = (df['Aprobado'] == 'True')
df[aprobados]
alumnos_aprobados =df[aprobados]
alumnos_aprobados
4-Guarda el DataFrame que contiene solo a los estudiantes aprobados en un archivo CSV llamado "alumnos_aprobados.csv".
aprobados = (df['Aprobado'] == 'True')
df[aprobados]
alumnos_aprobados =df[aprobados]
alumnos_aprobados
