是否存在不同的字符串NaN值？DataFrame空单元格比对异常求助

我有一个包含多列的DataFrame，需要比对其中value_a和value_b两列的数值，将两列值不同的行存入新DataFrame。

原始DataFrame示例 #

期望结果DataFrame #

实际问题 #

实际筛选后，结果里还包含大量两列均为空单元格的行，示例如下：

这些空单元格互相比对时被判定为不匹配。

排查代码及结果 #

为查看列中空值情况，我执行了以下代码：

df2['non-numeric_a'] = df['value_a'].mask(df['value_a'].notna())
df2['non-numeric_b'] = df['value_b'].mask(df['value_b'].notna())

print(set(df2['non-numeric_a']))
print(set(df2['non-numeric_b']))

输出结果中，non-numeric_a的集合是{nan}，non-numeric_b的集合是{nan, nan, nan, ..., nan}。

疑问 #

是否存在不同字符串形式的NaN值，导致空单元格比对时被判定为不匹配？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者di1a