如何判断pandas DataFrame中指定位置的取值是否为NaN？

原因说明 #

pandas里默认的缺失值是numpy.nan，属于浮点类型，和Python原生的None是完全不同的对象。而且numpy.nan有个特殊的比较规则：它和任何值做==比较的结果都是False，哪怕和它自己比也一样。你可以试下执行print(np.nan == np.nan)，输出也是False，所以用== None判断numpy.nan当然返回False。
你之前测试nullV == None返回True，是因为这是Python原生None的比较逻辑，和numpy.nan的规则不通用。

正确判断方式 #

最稳妥的方式是用pandas内置的pd.isna()（或者别名pd.isnull()），它兼容numpy.nan、Python原生None、pandas专属的pd.NA等所有常见空值类型，不会出现类型适配问题，用法如下：

print(pd.isna(df.loc[39, 'booking']))

如果目标位置是空值就返回True，否则返回False。

也可以用np.isnan()做判断，但这个方法只支持数值类型输入，如果目标列是字符串、日期等非数值类型，调用时会报错，通用性远不如pd.isna()，一般不推荐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者discoMonkey