Zeilen löschen in Datenrahmen basierend auf Spaltenwerte

Question

Ich brauche mich alle Zeilen mit einem Nullwert in Spalte C. Hier zu befreien ist der Code:

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 

Es gibt zwei grundlegende Methoden, die ich versucht habe.

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

df.dropna() 

Das Ergebnis ist ein leerer Datenrahmen, die sinnvoll ist, weil es ein NaN Wert in jeder Zeile ist.

Für diese Methode habe ich versucht, mit dem Subset-Wert mit der Spalte Indexnummer und Spaltenname zu spielen. Der Datenrahmen ist noch leer.

Methode 2: Quelle: Deleting DataFrame row in Pandas based on column value

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

Ergebnisse immer noch in einem leeren Datenrahmen!

Was mache ich falsch?

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

Es ist nur ein Beweis, dass Ihre method 2 korrekt funktioniert (zumindest mit Pandas 0.18.0):

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