Preenchendo valores ausentes com pandas

Ao criar pipelines de dados, é inevitável se deparar com dados ausentes. Em alguns casos, você pode querer remover esses registros do conjunto de dados. Mas, em outros, será preciso imputar valores para as informações faltantes. Neste exercício, você vai praticar o uso do pandas para imputar notas de testes ausentes.

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