代码实现查询近一周活跃天数为1的人数所在省份的数据（省份中的缺失值 ‘\N‘ 的数据所在行数删除）

你可以使用 SQL 语句来实现查询这个问题：

SELECT province, COUNT(*) as num
FROM table_name
WHERE active_days = 1 AND province != '\N'
AND date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY province;

其中，`table_name` 是你要查询的表名，`active_days` 是表示活跃天数的字段名，`province` 是表示省份的字段名，`date` 是表示日期的字段名。

这个 SQL 语句会查询最近一周内活跃天数为1的用户在每个省份的分布情况，并统计每个省份的人数。同时，使用 `WHERE` 子句过滤掉省份为空的数据行。

如果你使用的是 Python，可以使用 `pandas` 来读取数据表，然后使用 `pandas` 的查询和过滤功能来实现这个问题。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('table_name.csv')  # 读取 CSV 文件
df = df[df['province'] != '\\N']    # 过滤掉省份为空的数据行
df = df[df['active_days'] == 1]     # 过滤掉活跃天数不为1的数据行
df = df[df['date'] >= pd.Timestamp('now') - pd.Timedelta(days=7)]  # 只保留最近一周的数据
result = df.groupby('province').size().reset_index(name='num')  # 按省份分组并统计人数

这段代码会读取一个名为 `table_name.csv` 的 CSV 文件，并使用 `pandas` 来实现同样的查询和过滤功能。最终结果会保存在一个 `result` 变量中，其中包含每个省份的人数统计信息。