请制作一程序，使用pandas的dataframe对缺失数据进行填充，其中花瓣长度取特征的平均值，花瓣宽度取特征的中位数，填充后将完整数据存储到iris_fill.csv文件。

首先，你需要安装pandas库，如果你还没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install pandas

接下来，我将为你提供一个Python脚本示例，它会读取一个名为"iris.csv"的数据集，假设它是Iris数据集的一部分，并使用pandas DataFrame处理缺失数据。

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('iris.csv')

# 检查是否存在缺失值
print(df.isnull().sum())  # 查看每个列的缺失值情况

# 定义函数计算缺失值的填充值
def fill_missing_values(df):
    df['petal_length'] = df['petal_length'].fillna(df['petal_length'].mean())
    df['petal_width'] = df['petal_width'].fillna(df['petal_width'].median())
    return df

# 使用定义的函数填充缺失值
df_filled = fill_missing_values(df)

# 将填充后的数据保存到新的CSV文件
df_filled.to_csv('iris_fill.csv', index=False)  # index=False表示不保存索引

# 确保所有数据已填充
assert not df_filled.isnull().values.any(), "仍有缺失值存在"