Чтобы отфильтровать строки с пропущенными значениями (NaN) в определенном столбце с помощью библиотеки pandas в Python, вы можете использовать следующие методы:

Метод 1: использование логического индексирования

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'Column2': [6, np.nan, 8, 9, 10]})
# Filter rows with NaN in 'Column1'
filtered_df = df[df['Column1'].isna()]

Метод 2: использование функции dropna

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'Column2': [6, np.nan, 8, 9, 10]})
# Drop rows with NaN in 'Column1'
filtered_df = df.dropna(subset=['Column1'])

Метод 3: использование функции isnull

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'Column2': [6, np.nan, 8, 9, 10]})
# Filter rows with NaN in 'Column1'
filtered_df = df[df['Column1'].isnull()]

Метод 4. Использование функции notna

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                   'Column2': [6, np.nan, 8, 9, 10]})
# Filter rows without NaN in 'Column1'
filtered_df = df[df['Column1'].notna()]

Эти методы помогут вам отфильтровать строки в DataFrame pandas на основе отсутствующих значений в определенном столбце.