[Python] PandasのMedian関数の戻り値がScalarではなく、method型になってしまう

前提・実現したいこと

Pythonを利用したデータ分析初心者です。
いわゆる、タイタニックデータを利用して、決定木を使ったモデルの作成を行おうとしています。

発生している問題・エラーメッセージ

Medianで補完した変数を利用して、決定木でFitさせようとしたところ以下のエラーが出ます。
具体的に問題が発生している箇所は、「試したこと」に記載の通り、Pandasを利用してN/AのデータをMedianで補完している箇所です（median = train["Age"].median）。

median変数に格納されているデータ型がmethod型になっており、Fitがmethodを想定していないのでエラーになっているようです。
medianが正しくScalarで戻り値を返すようにしたいです。

エラーメッセージ
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'method'

### 該当のソースコード
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")

# 欠損値の補完
median = train["Age"].median
train["Age"] =  train["Age"].fillna(median)
train["Embarked"] = train["Embarked"].fillna("S")

# 「train」の目的変数と説明変数の値を取得
target = train["Survived"].values
features_one = train[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare"]].values

# 決定木の作成
my_tree_one = tree.DecisionTreeClassifier()
my_tree_one = my_tree_one.fit(features_one, target)

試したこと

Pandasのサイトを見ると、戻り値はScalar or Seriesとなっています。
そのため、なぜmethodが格納されているのかわかっておりません。。。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.median.html