根据csv表格中的每行数据算出它的平均值，并将它填充到当行数据

可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行平均值计算和填充。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每行的平均值
row_means = df.mean(axis=1)

# 填充每行的平均值
df = df.apply(lambda row: row.fillna(row_means[row.name]), axis=1)

# 将填充后的数据保存回原文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在这个示例中，首先使用pandas库的`read_csv()`函数读取csv文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。接着，使用`mean()`函数计算每行数据的平均值，并将这些平均值存储在一个Series对象中。最后，使用`apply()`函数和一个lambda表达式来填充每行的NaN值，其中`row_means[row.name]`用于获取当前行的平均值。最后，使用`to_csv()`函数将填充后的数据保存回原文件中。