pandas 某列去空

要读取CSV文件中的某一列，可以使用Python的Pandas库。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库

import pandas as pd

2. 使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件

df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 选择要读取的列

column = df['column_name']

其中，'filename.csv'是要读取的CSV文件名，'column_name'是要读取的列名。

完整代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
column = df['column_name']

希望能帮到你！

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pandas 某列数据去空

要去除Pandas数据帧（DataFrame）中某一列的空值，可以使用`dropna()`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, None, 4, None],
        'B': [5, None, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除列'A'中的空值
df['A'].dropna(inplace=True)

print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个示例数据帧`df`，其中包含列'A'和列'B'。然后，使用`dropna()`函数去除了列'A'中的空值。`inplace=True`参数表示在原数据帧上进行修改。

输出结果将是去除空值后的数据帧：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
3  4.0  NaN

可以看到，只有列'A'中的空值被去除了。

pandas 过滤某列不等于空

在Pandas中，你可以使用`dropna()`函数来过滤掉某一列（假设名为'data_column'）中的缺失值，但如果你想要筛选出不等于空值的数据，可以使用`equals()`函数结合`~`操作符来进行条件筛选。这里有一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你DataFrame的名字，data_column是你想要筛选的列名
df_filtered = df[df['data_column'] != '']

# 这里我们创建一个新的DataFrame，只包含'data_column'列中不为空的行
df_filtered.head()

这段代码会返回一个新的DataFrame，其中'data_column'列中的值都不等于空字符串。