👩‍💻 Заполнение пропущенных значений медианой в числовых столбцах

Напишите функцию, которая принимает pandas.DataFrame и возвращает новый DataFrame, где все пропущенные значения (NaN) в числовых столбцах заменены на медиану соответствующего столбца.

Пример:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'age': [25, 30, None, 45, 50],
    'salary': [50000, 60000, 55000, None, 65000],
    'city': ['NY', 'LA', 'NY', 'SF', 'LA']
})

cleaned_data = fill_missing_with_median(data)
print(cleaned_data)

     age    salary city
0   25.0  50000.0   NY
1   30.0  60000.0   LA
2   37.5  55000.0   NY
3   45.0  57500.0   SF
4   50.0  65000.0   LA

Решение задачи🔽

import pandas as pd

def fill_missing_with_median(df):
df_filled = df.copy()
for col in df_filled.select_dtypes(include='number').columns:
median = df_filled[col].median()
df_filled[col].fillna(median, inplace=True)
return df_filled

# Пример использования:
data = pd.DataFrame({
'age': [25, 30, None, 45, 50],
'salary': [50000, 60000, 55000, None, 65000],
'city': ['NY', 'LA', 'NY', 'SF', 'LA']
})

cleaned_data = fill_missing_with_median(data)
print(cleaned_data)