data=pd.read_csv('汽车MPG.csv') data=data.replace(0,np.NaN) data=data.dropna() X=data[['cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration']] Y=data['MPG']

这段代码使用pandas库中的read_csv()函数读取名为“汽车MPG.csv”的数据文件，并用replace()函数将数据中的0值替换为NaN，然后使用dropna()函数删除包含NaN值的行，得到处理后的数据集。

具体实现过程如下：

1.使用read_csv()函数读取名为“汽车MPG.csv”的数据文件，将数据保存到变量data中；

2.使用replace()函数将数据中的0值替换为NaN，其中np.NaN表示NaN值；

3.使用dropna()函数删除包含NaN值的行，得到处理后的数据集；

4.使用data[['cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration']]获取数据集中的自变量，保存到变量X中；

5.使用data['MPG']获取数据集中的因变量，保存到变量Y中。

需要注意的是，这段代码中的数据集需要保证包含了上述5列指标和MPG列，否则代码会出现错误。另外，这段代码中没有对数据进行标准化处理，可能会影响后续的模型训练和预测结果。