Python读取csv文件后删除异常值的0的行

在Python中，可以使用pandas库读取csv文件，并使用一些函数来删除异常值的0的行。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除'B'列中的异常值
mean = df['B'].mean()
std = df['B'].std()
cutoff = std * 3
lower, upper = mean - cutoff, mean + cutoff
df = df[(df['B'] >= lower) & (df['B'] <= upper)]

# 删除'B'列中值为0的行
df = df[df['B'] != 0]

# 打印结果
print(df)

在上面的例子中，我们使用pandas库中的 `read_csv` 函数来读取csv文件，并将结果存储在一个数据帧中。然后，我们计算'B'列的平均值和标准差，使用这些值来确定异常值的范围。最后，我们使用这个范围来过滤数据集中的异常值，并使用 `df['B'] != 0` 来删除'B'列中值为0的行，并打印结果。

需要注意的是，这个方法只适用于数值类型的数据。如果需要删除其他类型的异常值或者其他值，需要使用其他方法。