Python中過濾停用詞是文本處理中的一個重要步驟，主要是為了去除文本中出現頻率高但通常沒有實際含義的詞匯，從而提高文本處理的效率。

在Python中，可以使用一些庫來進行停用詞過濾。其中最常用的是NLTK（自然語言工具包）。下面是一個簡單的使用NLTK過濾停用詞的示例：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
# 加載英文停用詞
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 示例文本
text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."
# 過濾停用詞
filtered_words = []
for word in text.split():
if word.casefold() not in stop_words:
filtered_words.append(word)
print(filtered_words)

以上代碼中，首先加載了英文停用詞，然后給出了一個示例文本。接著使用循環遍歷示例文本中的單詞，如果單詞不在停用詞列表中，則加入到過濾結果中。

除了NLTK外，還有其他的停用詞庫可供選擇，比如spaCy等。使用這些庫，可以輕松地完成停用詞的過濾操作，提高文本處理的效率和準確性。