https://colab.research.google.com/drive/1N35a1USIe3DvkrpBlKtALW4cphVh1oXg?usp=sharing
Hola, estudiante, espero que estés bien
Parece que estás trabajando en un desafío interesante con Pandas. Aquí tienes algunas sugerencias que podrían ayudarte a resolver los problemas planteados en el ejercicio:
Verificar y tratar datos nulos:
Puedes utilizar el método isnull() para identificar los datos nulos y fillna() o dropna() para tratarlos. Por ejemplo:
# Verificar datos nulos
print(df.isnull().sum())
# Tratar datos nulos (ejemplo: llenando con un valor específico)
df.fillna(0, inplace=True)
Eliminar estudiantes "Alicia" y "Carlos":
Puedes usar el método drop() o loc[] para filtrar y eliminar estos estudiantes:
# Eliminar estudiantes por nombre
df = df[~df['nombre'].isin(['Alicia', 'Carlos'])]
Filtrar estudiantes aprobados:
Supongamos que los estudiantes aprobados tienen una calificación mayor o igual a un cierto valor (por ejemplo, 6.0). Puedes usar:
# Filtrar estudiantes aprobados
aprobados = df[df['calificacion'] >= 6.0]
Guardar DataFrame en un archivo CSV:
Utiliza el método to_csv() para guardar el DataFrame filtrado:
# Guardar en un archivo CSV
aprobados.to_csv('alumnos_aprobados.csv', index=False)
Extra: Reemplazar calificaciones de 7.0 por 8.0:
Usa el método replace() para hacer este cambio:
# Reemplazar calificaciones de 7.0 por 8.0
df['calificacion'] = df['calificacion'].replace(7.0, 8.0)
Espero que estas sugerencias te sean útiles para avanzar en el desafío. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!