我有一个数据集，遍历每一行的每一列的数据。如果该数据为缺失值且前后都不是空值，采用线性插值方法来填充缺失值；如果该缺失值位置前后位置有任一位置为缺失值采用0来填充，请帮我写出这个代码

可以使用pandas库来处理数据集，具体的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 遍历每一行的每一列的数据
for col in df.columns:
    for i in range(len(df)):
        # 如果该数据为缺失值且前后都不是空值
        if pd.isna(df[col][i]) and not (pd.isna(df[col][i-1]) or pd.isna(df[col][i+1])):
            # 采用线性插值方法来填充缺失值
            df[col][i] = np.interp(i, [i-1, i+1], [df[col][i-1], df[col][i+1]])
        # 如果该缺失值位置前后位置有任一位置为缺失值
        elif pd.isna(df[col][i]) and (pd.isna(df[col][i-1]) or pd.isna(df[col][i+1])):
            # 采用0来填充
            df[col][i] = 0

# 输出处理后的数据集
print(df)

其中，`pd.isna()`用于判断是否为缺失值，`np.interp()`用于进行线性插值。