pandas を使った欠損値の補完

データパイプラインを構築していると、欠損データに出くわすことは避けられません。場合によっては、そうしたレコードをデータセットから削除したいこともあるでしょう。しかし別のケースでは、欠損している情報の値を補完する必要があります。この演習では、pandas を使ってテストの欠損スコアを補完する練習をします。

ファイル "testing_scores.json" のデータはすでに読み込まれ、変数 raw_testing_scores に DataFrame として格納されています。さらに、pandas は pd としてインポート済みです。