有一个csv表格文件，有一万行数据，列从A-K，当H列的单元格值出现“0”的时候，删除0单元格所在的整行。 因为H列是有实际数据的，出现0就代表异常值，这一行的数据都是异常的，需要剔除。这个怎么才能实现呢？
用pandas进行处理，可以把0的标识出来，用NAN替换
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:可以使用Python的pandas库来实现这个功能。下面是具体的解决方案：
首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令在终端中安装：
pip install pandas
然后，你需要导入pandas库和csv文件。假设你的csv文件名为"data.csv"，可以使用以下代码导入数据：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
接下来，你可以使用pandas的条件筛选功能来删除特定列的值为"0"的行。可以使用以下代码实现：
filtered_data = data[data['H'] != 0]
最后，你可以将筛选后的数据写入到新的csv文件中，可以使用以下代码：
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
完整的代码如下：
import pandas as pd
# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选数据
filtered_data = data[data['H'] != 0]
# 写入新的csv文件
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
请注意，这个解决方案假设你的csv文件中的列名是正确的，以及列"H"的值不会出现其他类型的数据（如字符串）。如果你的数据有其他特殊要求，请根据实际情况进行调整。如果你需要对字符串值进行筛选，请使用data['H'] != "0"。