删除每一列中存在异常值的行

对于删除每一列中存在异常值的行，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 识别异常值
首先，您需要确定哪些值是异常的。可以使用各种统计方法、可视化工具和机器学习算法来识别异常值。

2. 确定删除策略
然后，您需要确定删除异常值的策略。在这种情况下，您需要删除包含任何列中存在异常值的整行。

3. 删除异常值
最后，使用代码将异常值从数据集中删除。例如，您可以使用 Pandas 库的 `dropna()` 方法从数据集中删除包含任何列中存在异常值的整行。

下面是一个示例代码，它可以删除包含任何列中存在 NaN 值的整行：

import pandas as pd

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

# 删除包含任何列中存在 NaN 值的整行
df = df.dropna(axis=0, how='any')

# 显示删除异常值后的数据集
print(df)

请注意，删除异常值可能会对数据集产生不良影响。因此，在删除行之前，您应该仔细考虑该决策的后果，并确定是否需要采用其他方法来处理异常值。