如果每行恰好有N个缺失值，则用row均值替换缺失值

如果每行恰好有N个缺失值，则可以使用行均值来替换这些缺失值。行均值是指将每行的非缺失值求平均得到的值，然后用该值来替换对应行的缺失值。

这种方法的优势是简单且易于实现。通过使用行均值替换缺失值，可以保持数据的整体分布和趋势，避免了对数据的过度处理。

应用场景：

• 数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到缺失值的情况。使用行均值替换缺失值是一种常见的数据预处理方法，可以保持数据的完整性和一致性。
• 数据清洗：在清洗数据时，如果某些行存在大量缺失值，可以考虑使用行均值替换缺失值，以便后续分析和处理。

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