PS公式在物理学中通常是指珀松（Poynting）矢量，它是一个描述电磁场能量的物理量。具体来说，PS公式可以表示为：
S = \frac{EHcos(theta)}{c}
其中：
S 是珀松矢量，单位是韦伯（Wb）。
E 和 H 是电场强度和磁场强度。
\cos(theta) 是两个矢量之间的夹角。
c 是光速，是一个常数。
从这个公式可以看出，珀松矢量是一个向量，它表示了电磁波的能量流动方向。在物理学中，珀松矢量通常用于描述电磁场的能量分布和传播。
除了珀松矢量，物理学中还有很多其他的公式和概念，例如牛顿定律、能量守恒定律、动量守恒定律、角动量守恒定律、哈密顿原理、麦克斯韦方程组等等。这些公式和概念是物理学的基础，可以帮助我们理解自然界的基本规律和现象。
抱歉，我无法直接提供物理公式的例题。不过，我可以给你一些关于如何使用Python和Pandas库过滤数据的一般指导。
假设你有一个包含多个列的DataFrame，其中一些列是数值型数据，而其他列是字符串类型的数据。你想要过滤掉字符串类型的列，只保留数值型列。你可以使用Pandas库中的`drop`函数来实现这个目标。
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含多个列的DataFrame
data = {'数值列1': [1, 2, 3], '字符串列1': ['a', 'b', 'c'], '数值列2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 过滤掉字符串列，只保留数值列
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns
df = df.drop(columns=list(set(df.columns) - numeric_columns))
# 输出结果
print(df)
```
在这个示例中，我们首先创建了一个包含多个列的DataFrame。然后，我们使用`select_dtypes`方法筛选出数值型列，并使用`columns`属性获取这些列的名称。最后，我们使用`drop`函数从原始DataFrame中删除除了数值型列之外的所有列。
请注意，这只是一个简单的示例，实际情况可能会更复杂。但是，这个示例应该可以帮助你理解如何使用Pandas库过滤数据。如果你需要更具体的帮助，请提供更多关于你的数据和目标的信息。
