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Considere o código Python abaixo que utiliza a biblioteca pandas para manipular um conjunto de dados.
import pandas as pd
dados = {
'numero_processo': ('12345-67', '98765-43', '56789-01', '34567-89'),
'valor_processo': [10000.0, 5000.0, 7500.0, 12000.0],
'peso': (1.2, 0.8, 1.5, 1.0),
'status': ['Encerrado', 'Pendente', 'Pendente', 'Encerrado']
}
df = pd.DataFrame(dados)
# Filtro para selecionar apenas processos com status 'Pendente'
filtro = df['status'] == 'Pendente'
# Aplicar o filtro e calcular a média ponderada
media_ponderada = I
print(f"A média ponderada do valor dos processos pendentes é: {media_ponderada}")Considerando que o cálculo da média ponderada utiliza a fórmula Média Ponderada= Σ(valor×peso) / Σ(peso), e que o código será executado em condições ideais, a lacuna I é corretamente preenchida com