import pandas as pd

# コード例1（Pandasのfillna）
df_product_3 = df_product.fillna({
    'unit_price':np.round(np.nanmedian(df_product['unit_price'])), 
    'unit_cost':np.round(np.nanmedian(df_product['unit_cost']))})

df_product_3.isnull().sum()


# コード例2（scikit-learnのSimpleImputer）
imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median')

imp_values = imp_mean.fit_transform(df_product[['unit_price', 'unit_cost']])

df_product_3 = df_product.copy()

df_product_3[['unit_price', 'unit_cost']] = imp_values.round()

df_product_3.isnull().sum()
pandasを用いて単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの中央値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、中央値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていないことも確認すること。