削除行は、私はここで、列CのNULL値を持つすべての行の自分自身を取り除くために必要な

Question

値コードです：

infile="C:\****" 

df=pd.read_csv(infile)  

A B C D 
1 1 NaN 3 
2 3 7 NaN 
4 5 NaN 8 
5 NaN 4 9 
NaN 1 2 NaN 

私がしようとしている2つの基本的な方法があります。

方法1： 源：How to drop rows of Pandas DataFrame whose value in certain columns is NaN

df.dropna() 

結果は、すべての行にNaN値があるので理にかなって空データフレームです。この方法については

df.dropna(subset=[3]) 

私は、列のインデックス番号と列名の両方を使用してサブセット値をいじってみました。データフレームはまだ空です。

方法2： ソース：Deleting DataFrame row in Pandas based on column value

df = df[df.C.notnull()] 

はまだ空のデータフレームになり！

私は間違っていますか？

Answer 1

df = pd.DataFrame([[1,1,np.nan,3],[2,3,7,np.nan],[4,5,np.nan,8],[5,np.nan,4,9],[np.nan,1,2,np.nan]], columns = ['A','B','C','D']) 
df = df[df['C'].notnull()] 
df 

Answer 2

それだけで（少なくともパンダ0.18.0で）正しくmethod 2作品だということを証明：

In [100]: df 
Out[100]: 
    A B C D 
0 1.0 1.0 NaN 3.0 
1 2.0 3.0 7.0 NaN 
2 4.0 5.0 NaN 8.0 
3 5.0 NaN 4.0 9.0 
4 NaN 1.0 2.0 NaN 

In [101]: df.dropna(subset=['C']) 
Out[101]: 
    A B C D 
1 2.0 3.0 7.0 NaN 
3 5.0 NaN 4.0 9.0 
4 NaN 1.0 2.0 NaN 

In [102]: df[df.C.notnull()] 
Out[102]: 
    A B C D 
1 2.0 3.0 7.0 NaN 
3 5.0 NaN 4.0 9.0 
4 NaN 1.0 2.0 NaN 

In [103]: df = df[df.C.notnull()] 

In [104]: df 
Out[104]: 
    A B C D 
1 2.0 3.0 7.0 NaN 
3 5.0 NaN 4.0 9.0 
4 NaN 1.0 2.0 NaN