我有一个100行1034列的数据集，每一行的数据有许多缺失值，如果一行中的缺失值总数大于7个，缺失值请用0填充，如果一行中缺失值总数小于7个，缺失值用线性插值方法来填充缺失值。请帮我写出这个代码

可以使用 pandas 库来处理这个问题。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成模拟数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1034))

# 随机设置一些缺失值
mask = np.random.choice([True, False], size=data.shape, p=[0.2, 0.8])
data = data.mask(mask)

# 计算每行缺失值总数
missing_counts = data.isna().sum(axis=1)

# 填充缺失值
for i in range(len(data)):
    if missing_counts[i] > 7:
        data.iloc[i] = data.iloc[i].fillna(0)
    else:
        data.iloc[i] = data.iloc[i].interpolate()

首先，我们生成了一个随机的 100 行 1034 列的数据集，并随机设置了一些缺失值。然后，我们计算每行缺失值的总数，并根据需要填充缺失值。如果缺失值总数大于 7，则使用 0 填充；否则，使用线性插值方法来填充缺失值。最后，我们将处理后的数据存储在 `data` 变量中。