为何使用notnull()过滤DataFrame中的NaN值无效？

• 核心问题：你用的cMean[cMean.notnull()]逻辑根本不是删除NaN值。当你用布尔DataFrame对原DataFrame做索引时，pandas会完整保留原数据的行和列结构，只是把布尔值为False的位置（对应原NaN的位置）继续留空，甚至会把原本非NaN但对应布尔值为False的位置也设为NaN——这自然达不到你想要的删除效果。
• 为什么cMean.notnull()看起来正常？因为它确实正确生成了每个元素是否非空的布尔矩阵，但你用布尔矩阵索引DataFrame的方式用错了。
• 正确删除NaN的方式：
  • 删除所有包含NaN的行：cMean.dropna(axis=0)
  • 删除所有包含NaN的列：cMean.dropna(axis=1)
  • 只删除整行全是NaN的行：cMean.dropna(axis=0, how='all')
  • 只保留指定列无NaN的行：cMean.dropna(subset=['目标列名1', '目标列名2'])

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