Вы можете использовать метод dataframe notnull или инвертировать isnull или numpy.isnan :
In [332]: df[df.EPS.notnull()]
Out[332]:
STK_ID RPT_Date STK_ID.1 EPS cash
2 600016 20111231 600016 4.3 NaN
4 601939 20111231 601939 2.5 NaN
In [334]: df[~df.EPS.isnull()]
Out[334]:
STK_ID RPT_Date STK_ID.1 EPS cash
2 600016 20111231 600016 4.3 NaN
4 601939 20111231 601939 2.5 NaN
In [347]: df[~np.isnan(df.EPS)]
Out[347]:
STK_ID RPT_Date STK_ID.1 EPS cash
2 600016 20111231 600016 4.3 NaN
4 601939 20111231 601939 2.5 NaN