Заповнення пропусків у даних за допомогою pandas
Під час побудови конвеєрів обробки даних неминуче траплятимуться пропущені значення. Іноді такі записи варто вилучити з набору даних. Але в інших випадках потрібно буде підставити значення замість відсутньої інформації. У цій вправі ви потренуєтеся використовувати pandas, щоб імпутувати пропущені результати тестів.
Дані з файла "testing_scores.json" було зчитано в датафрейм і збережено у змінній raw_testing_scores. Крім того, бібліотеку pandas імпортовано як pd.
Ця вправа є частиною курсу
ETL та ELT у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Print the head of the `raw_testing_scores` DataFrame
print(raw_testing_scores.____)