Jupyter Notebook读取《某超市的销售数据.csv》数据，将有空格的行删除掉

Jupyter Notebook 中可以使用pandas库来处理CSV文件，包括读取数据并删除包含空格的行。以下是步骤：

1. 首先，你需要导入`pandas`库，它是Python数据分析最常用的数据处理工具之一：

import pandas as pd

2. 然后，使用`read_csv()`函数读取名为《某超市的销售数据.csv》的文件：

data = pd.read_csv('某超市的销售数据.csv')

这里假设文件位于当前工作目录下，如果不在，需要提供完整的路径。

3. 接下来，你可以利用pandas提供的`dropna()`函数，它会删除含有缺失值（默认为空值，包括空格）的行。不过，因为题目中提到的是"空格的行"，所以我们可以使用`str.contains()`函数配合正则表达式检查是否有空格，然后过滤掉那些行：

data = data[data['列名'].str.contains(' ', regex=False) == False]

请替换`'列名'`为实际csv文件中对应含有空格的列名称。

4. 最后，如果你想要保存修改后的数据，可以使用`to_csv()`函数将其保存回一个新的CSV文件：

data.to_csv('处理过的数据.csv', index=False)