SimpleImputer: медиана и индикаторы пропусков

Импутация пропусков с индикатором через SimpleImputer

Что уже дано

Проверяющая система запускает программу в среде Python 3.12 с библиотеками numpy и scikit-learn. Никаких предопределённых переменных или скрытых файлов перед запуском решения не создаётся.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая считывает из стандартного потока ввода матрицу train и проверочную матрицу query, выполняет медианную импутацию с формированием бинарных индикаторов пропусков и выводит полученные статистики и преобразованные данные.

Требования к обработке:

1. Обучение статистик и определение списка индикаторов должно производиться строго по выборке train. В каждом столбце train гарантированно есть хотя бы одно числовое наблюдение.
2. При обработке query используются константы, обученные на train. Пространство признаков после трансформации фиксируется обучающей выборкой: если пропуск в query встретился в столбце, где на train пропусков не было, значение заполняется медианой этого столбца, но новый столбец-индикатор не порождается.
3. В поток вывода необходимо напечатать обученные медианы признаков, индексы столбцов с индикаторами и преобразованную матрицу query.

Ввод и вывод

Программа считывает данные из stdin и пишет результат в stdout.

Формат ввода

• В первой строке заданы три целых числа через пробел: $N_{train}$, $N_{query}$, $P$ — количество строк выборки train, количество строк выборки query и число числовых признаков ($P\ge 1$).
• В следующих $N_{train}$ строках заданы строки обучающей матрицы. Элементы разделены пробелом. Числовое значение задаётся вещественным числом, пропуск обозначается строкой nan или NaN.
• В следующих $N_{query}$ строках заданы строки проверочной матрицы query в том же формате.

Формат вывода

• Первая строка: statistics: и через пробел медианы всех $P$ признаков обучающей выборки, округлённые до 4 знаков после запятой.
• Вторая строка: indicator_features: и через пробел целочисленные индексы колонок (от $0$ до $P-1$), в которых на train присутствовали пропуски. Если пропусков на train не было, выведите indicator_features: none.
• Последующие $N_{query}$ строк: строки преобразованной матрицы query, элементы разделены пробелом и округлены до 4 знаков после запятой.