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= \(\sum(\text{valor}\times\text{peso}) / \sum(\text{peso})\). e que o código será executado em condições ideais, a lacuna I é corretamente preenchida com