Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasには、欠損値（NaN）を扱うための便利なメソッドがあります。その一つがdropnaメソッドです。
dropnaメソッドの基本
dropnaメソッドは、DataFrameやSeriesから欠損値（NaN）を含む行や列を削除するためのメソッドです。
基本的な使用方法は以下の通りです。
df = df.dropna()
このコードを実行すると、dfの中でNaNを含む全ての行が削除されます。
dropnaメソッドのオプション
dropnaメソッドにはいくつかのオプションがあります。
axis: 除外する軸を指定します。デフォルトは0（行方向）です。how: ‘any’または’all’を指定します。’any’は少なくとも1つのNaNがある行または列を削除し、’all’は全ての要素がNaNの行または列を削除します。thresh: NaN以外の要素の最小数を指定します。subset: 除外対象とする列を指定します。
例えば、以下のコードはage列にNaNが含まれる行を削除します。
df = df.dropna(subset=['age'])
以上がpandasのdropnaメソッドの基本的な使い方となります。データ分析を行う際には欠損値の扱いが重要となるため、ぜひこのメソッドを活用してみてください。