[Pandas]nanの値の処理について

Question

#概要
pythonとpandasでKaggleのTitanic問題を次のようなアプローチで解いているのですが、Pandasのnanの処理に詰まっています。

#方針
・テストデータを1行ずつ読み込む
・各データについて、クラス・性別・年齢層が同じものをtrainデータから抜き取る
・抜き出したtrainのデータに含まれるSurvivedの項目の割合を調べ、生存確率を出す。

#コード

    import pandas as pd
    import numpy as np
    test = pd.read_csv("data/test.csv")
    train = pd.read_csv("data/train.csv")
    for index, row in test.iterrows():
        qs='Pclass=="{0}" and Sex=="{1}" and {2}-10 < Age and Age < {2}+10'
        target=train.query(qs.format(row['Pclass'],row['Sex'],row['Age']))
        print(target.mean()['Survived'])
        #以下略

#問題点
例えば、row['age']がnanの時、

 target=train.query('Pclass=="1" and Sex=="male" and nan-10 < Age and Age < nan+10') 

で、name 'nan' is not definedのエラーが出てしまいます。

「nanがあった場合のみ、そこの条件を飛ばす」という処理はどのように書けるでしょうか？

 target=train.query('Pclass=="1" and Sex=="male") 

Comments

[t_obara]

ループする前にdropnaを利用する方法もあるかと思いますが、nanについては単に読み飛ばせば良いのか十分検討した方が良い場合もあります。

Answer 1

「nanがあった場合のみ、そこの条件を飛ばす」という処理はどのように書けるでしょうか？

target=train.query('Pclass=="1" and Sex=="male")

こういうことでしょうか

for index, row in test.iterrows():
        qs='Pclass=="{0}" and Sex=="{1}"'.format(row['Pclass'],row['Sex'])
        # Ageの条件式
        if not np.isnan(row['Age']):
            qs += ' and {0}-10 < Age and Age < {0}+10'.format(row['Age'])
        target=train.query(qs)

Comments

[moscow3]

そんな感じです！
（単純に文字列をあとから足すという考えが思いつきませんでした）

Answer 2

for index, row in test.iterrows():

の箇所を

for index, row in test[test['Age'].notna()].iterrows():

とでもすると良いのではないでしょうか

Comments

[moscow3]

そうすると、Ageの項目がないrowが完全無視されてしまいます。
（やりたいのは、完全無視ではなく、「Ageについての条件のみ無視」です）
質問がわかりにくくて申し訳ありません