Как получить центральную точку в Kmeans

Ниже приведен пример набора данных, который я использую:

   id,product,store,revenue,store_capacity,state
    1,Ball,AB,222,1000,CA
    1,Pen,AB,234,1452,WD
    2,Books,CD,543,888,MA
    2,Ink,EF,123,9865,NY

Код ниже

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial.distance import euclidean
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

df = pd.read_csv(r'1.csv',index_col=None)
dummies = pd.get_dummies(data = df)
km = KMeans(n_clusters=2).fit(dummies)
labels = km.predict(dummies)
dummies['cluster_id'] = km.labels_
def distance_to_centroid(row, centroid):
    row = row[['id', 'product', 'store', 'revenue','store_capacity', 'state_AL', 'state_CA', 'state_CH',
       'state_WD', 'country_India', 'country_Japan', 'country_USA']]
    return euclidean(row, centroid)
dummies['distance_to_center0'] = dummies.apply(lambda r: distance_to_centroid(r,
    km.cluster_centers_[0]),1)

dummies['distance_to_center1'] = dummies.apply(lambda r: distance_to_centroid(r,
    km.cluster_centers_[1]),1)

dummies['distance_to_center2'] = dummies.apply(lambda r: distance_to_centroid(r,
    km.cluster_centers_[2]),1)

dummies_df = dummies[['distance_to_center0','distance_to_center1','cluster_id']]
test = {0:"Blue", 1:"Red", 2:"Green"}
sns.scatterplot(x="distance_to_center0", y="distance_to_center1", data=dummies_df, hue="cluster_id", palette = test)

Мне нужно получить центр каждого кластера, код ниже получает centroid of each element, что означает расстояние от каждого элемента до центральной точки кластера.

centroids  = km.cluster_centers_
centroid_labels = [centroids[i] for i in labels]
centroid_label

Я хочу получить центральную точку каждого кластера