Remplir les valeurs manquantes avec pandas

Lorsque vous créez des canaux de traitement de données, il est inévitable de tomber sur des données manquantes. Dans certains cas, vous voudrez retirer ces enregistrements de l'ensemble de données. Dans d'autres, vous devrez plutôt imputer des valeurs pour l'information manquante. Dans cet exercice, vous pratiquerez l'utilisation de pandas pour imputer des notes de test manquantes.

Les données du fichier "testing_scores.json" ont été lues dans un DataFrame et sont stockées dans la variable raw_testing_scores. De plus, pandas a été importé sous le nom pd.