panda数据表，计算每一行的平均数，每行数据列数不同，存在空数

可以使用pandas库中的mean()函数来计算每一行的平均数，同时使用fillna()函数将空值填充为0，避免出现NaN值，具体代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每一行的平均数
row_mean = df.mean(axis=1, skipna=True)

# 输出结果
print(row_mean)

其中，mean()函数中的参数`axis=1`表示按行进行计算平均值，`skipna=True`表示忽略空值。如果数据表中存在NaN值，则可以使用`fillna()`函数将空值填充为0，如下所示：

# 将空值填充为0
df = df.fillna(0)

# 计算每一行的平均数
row_mean = df.mean(axis=1)

# 输出结果
print(row_mean)