Preenchimento de valores ausentes com pandas

Ao criar pipelines de dados, é inevitável que você se depare com dados ausentes. Em alguns casos, você pode querer remover esses registros do conjunto de dados. Mas, em outros casos, você precisará imputar valores para as informações ausentes. Neste exercício, você praticará o uso do site pandas para imputar pontuações de teste ausentes.

Os dados do arquivo "testing_scores.json" foram lidos em um DataFrame e estão armazenados na variável raw_testing_scores. Além disso, o site pandas foi carregado como pd.