Nanのある行、ない行を選択する。 .isnull()と.dropna()。 お互いが逆だが、返す値がちと違う。 まずは、Nanのある行を選択。 In [31]: import pandas as pd In [32]: import numpy as np In [33]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,3,4],'b':[np.nan,2,3,np.nan,5]}) In [34]: df Out[34]: a b 0 1 NaN 1 2 2 2 NaN 3 3 3 NaN 4 4 5 In [35]: df.isnull() Out[35]: a b 0 False True 1 False False 2 True False 3 False True 4 False False と、boolで返る。 また、下記でも同じ。 In [36]:

