Rellenar valores faltantes con pandas

Al crear canalizaciones de datos, es inevitable encontrarte con datos faltantes. 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 cómo usar pandas para imputar notas de exámenes faltantes.

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