たとえば５万行のデータがあって、その中のNaNが入っている行を全て表示したいです。

下のデータの場合 index 101のbananaと index 102のcherryにNaNが入っているので、その2行を表示したいです。

df = pd.DataFrame(
    {
        'apple' : [1.1, 1.2, 1.3, 1.4]
        ,'banana' : [2.1, np.nan, 2.3, 2.4]
        ,'cherry': [3.1, 3.2, np.nan, 3.4]
        , 'damson': [4.1, 4.2, 4.3, 4.4]
    },
    index=[100, 101, 102, 103]
)

各カラムに何個の NaNが入っているかをチェックします。

df.isnull().sum()

結果：

apple     0
banana    1
cherry    1
damson    0
dtype: int64

type(df.isnull().sum())自体はpandasのSeriesデータタイプであることを確認

type(df.isnull().sum())

結果： pandas.core.series.Series

Seriesデータは iteritem()メソッド持っているため、NaNの個数０より大きいカラムを抽出します。

l = []
for index, value in df.isnull().sum().iteritems():
    if value > 0:
        l.append(index)
l

結果： ['banana', 'cherry']

上の図は別々で表示していますが、この複数行を連結して表示します(重複のindexを除いて表示する)。

result = []
for i in l:
    result.append(df.loc[df[i].isnull() == True, :])
df_nan = pd.concat(result)


df_final =  df_nan.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='last').set_index('index')
df_final