Rellenar valores faltantes con pandas

Al construir canalizaciones de datos, es inevitable encontrarte con datos faltantes. En algunos casos, quizá quieras eliminar estos registros del conjunto de datos. Pero en otros, necesitarás 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 guardados en la variable raw_testing_scores. Además, pandas se ha cargado como pd.