pandas读取dataframe某列不为空的数据

Pandas库中的`pandas.read_csv()`或`read_excel()`等函数读取数据文件时，可以利用DataFrame的特性来筛选出某一列不为空的数据。首先，你需要加载数据到DataFrame：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 或者读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

然后，你可以使用`dropna()`方法结合指定列名，只保留该列非空的行：

non_empty_column = 'column_name'  # 替换为你要检查的列名
df_with_non_empty_data = df.dropna(subset=[non_empty_column])

这里`subset`参数是一个列表，指定了需要检查不为空的列。如果所有指定列都不为空，那么整个行就会被保留。

如果你只是想检查某个列是否存在缺失值，并不关心是否删除它们，可以先用`isnull()`或`notnull()`方法查看：

empty_rows_mask = df[non_empty_column].isnull()
print(df[empty_rows_mask])  # 打印出该列存在缺失值的行