値を持つdfを持っている
a b
2010-01-04 05:05:31.657 NaT
NaT NaT
2019-01-04 05:06:31.857 2010-01-04 01:02:03.657
2019-01-04 05:09:46.963 NaT
anull値があってはならず、bに空の行（NaT）があるはずのすべてのデータを取得します
必要な出力：
a b
2010-01-04 05:05:31.657 NaT
2019-01-04 05:09:46.963 NaT
およびboolean indexingによる連鎖条件で使用します。Series.isnaSeries.notna
df1 = df[df["a"].notna() & df["b"].isna()]
print (df1)
a b
0 2010-01-04 05:05:31.657 NaT
3 2019-01-04 05:09:46.963 NaT
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