Rellenar valores perdidos con pandas

Al crear canalizaciones de datos, es inevitable tropezar con datos que faltan. En algunos casos, puede que quieras eliminar estos registros del conjunto de datos. Pero en otros, tendrás que imputar valores para la información que falta. En este ejercicio, practicarás el uso de pandas para imputar las puntuaciones de exámenes que faltan.

Los datos del archivo "testing_scores.json" se han leído en un DataFrame, y se almacenan en la variable raw_testing_scores. Además, pandas se ha cargado como pd.