171. 【应-32-2·难】列均值替换缺失
中等
Python
📋 题目描述
清洗缺失值常用做法是"用该列均值替换 NA"，对应 pandas 的 `df["col"].fillna(df["col"].mean())`。本题让你模拟这个最常见的填充流程。
给一组 N 个空格分隔的值，每个值要么是 `NA` 要么是整数字符串。请：
1) 先求出所有非 NA 整数的算术平均数（保留 2 位小数）；
2) 把所有 NA 替换为该均值（带 2 位小数），原本是整数的位置保持原字符串；
3) 把替换后的 N 个值用空格分隔输出在一行。
保证至少存在一个非 NA 的整数。
📥 输入描述
第一行一个整数 N（1<=N<=1000）。
第二行是 N 个空格分隔的值，`NA` 或整数。
📤 输出描述
一行 N 个值，空格分隔。整数原样输出，被替换的 NA 输出为 2 位小数的浮点。
输入样例
5 5 10 NA 15 NA
输出样例
5 10 10.00 15 10.00
提示：先扫一遍把所有非 NA 转 int 收集起来；mean = sum/len。
再扫一遍构造输出列表：v=="NA" 则 append f"{mean:.2f}"，否则 append v。
最后 " ".join 一次性 print。
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