分别读入数据文件“订单报表0.csv”“成本报表0.csv”“宝贝报表0.csv”于对象dingdan0，cost0，baby0； 3. 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据；

### 回答1：
好的，根据您的要求，我会尽力回答您的问题。对于您的第一个问题，以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读入数据文件
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")

# 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0["交易状态"] != "交易关闭"]

以上代码使用了 pandas 库来读取 csv 文件，并使用了 DataFrame 的筛选功能来删除无效数据。希望能够帮到您！

### 回答2：
首先，我们可以使用Python中的pandas库来读取数据文件。假设这三个文件都在当前工作目录下。

import pandas as pd

# 读取订单报表数据
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")

# 读取成本报表数据
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")

# 读取宝贝报表数据
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")

接下来，我们需要删除dingdan0中的无效数据。根据要求，我们需要删除“交易关闭”的数据。

# 删除“交易关闭”的数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0['交易状态'] != '交易关闭']

上述代码中，我们使用了pandas的条件筛选功能。通过`dingdan0['交易状态'] != '交易关闭'`的条件，筛选出交易状态不是“交易关闭”的数据行，并将其重新赋值给dingdan0。

最后，我们可以通过以下方式检查结果是否符合要求：

# 打印删除无效数据后的dingdan0
print(dingdan0)

这样就完成了读取数据文件并删除无效数据的操作。

### 回答3：
代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
dingdan0 = pd.read_csv("订单报表0.csv")
cost0 = pd.read_csv("成本报表0.csv")
baby0 = pd.read_csv("宝贝报表0.csv")

# 删除dingdan0中“交易关闭”的无效数据
dingdan0 = dingdan0[dingdan0["交易状态"] != "交易关闭"]

这段代码使用pandas库中的`read_csv`函数读取数据文件。将每个文件读取后的内容分别存储在对象`dingdan0`，`cost0`和`baby0`中。

接下来使用了`dingdan0`对象进行数据清洗，通过筛选出交易状态不为"交易关闭"的数据，将有效数据保留在`dingdan0`中。

这样就实现了对"data0.csv"中的有效数据的删除操作。