panda的表格里，第1列内，在行索引开头为A，表格内容非空

你可以使用 Pandas 库的 loc 函数来实现这个需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据，假设表格文件名为 data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取索引开头为 A 的行
a_index = data.loc[data.index.str.startswith('A')]

# 获取第 1 列中非空的元素
result = a_index.iloc[:, 0].dropna()

print(result)

上述代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv 函数读取表格数据，然后使用 loc 函数获取索引开头为 A 的行，接着使用 iloc 函数获取第 1 列中非空的元素。最后，我们将获取到的结果打印出来。

相关问题

panda的表格里，第1列内，在行索引开头为A，获取非空内容

你可以使用 Pandas 库的 loc 函数来实现这个需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据，假设表格文件名为 data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取索引开头为 A 的行
a_index = data.loc[data.index.str.startswith('A')]

# 获取第 1 列中非空的元素
result = a_index.iloc[:, 0].dropna().values

print(result)

上述代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv 函数读取表格数据，然后使用 loc 函数获取索引开头为 A 的行，接着使用 iloc 函数获取第 1 列中非空的元素。最后，我们使用 values 函数将获取到的结果转化为一个 NumPy 数组，并打印出来。

panda的表格里，第1列内，在行索引开头为A和C，获取非空内容，按行求平均

好的，您可以使用以下代码来实现您的需求：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 获取非空内容，按行求平均
avg_A = df.loc[df['A'].notnull()]['A'].mean()
avg_C = df.loc[df['C'].notnull()]['C'].mean()

print("A列非空内容的平均值为：", avg_A)
print("C列非空内容的平均值为：", avg_C)

其中，`data.xlsx` 是存储数据的 Excel 文件名，"Sheet1" 是数据所在的工作表名。您需要将这两个参数修改为您实际的文件名和工作表名。