如何检查 pandas DataFrame 中的特定值（在单元格中）是否为 NaN？

假设我有以下内容pandas DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": [1, np.nan, 2], "B": [5, 6, 0]})

看起来像：

>>> df
     A  B
0  1.0  5
1  NaN  6
2  2.0  0

第一个选项

我知道一种方法来检查特定值是否是NaN:

>>> df.isnull().iloc[1,0]
True

但这会检查整个数据帧只是为了获取一个值，所以我认为这是浪费的。

第二个选项（不起作用）

我想到了下面的选项，使用iloc，也可以工作，但它不会：

>>> df.iloc[1,0] == np.nan
False

但是，如果我检查该值，我会得到：

>>> df.iloc[1,0]
nan

So, 为什么第二个选项不起作用？是否可以检查NaN价值观使用iloc?

编者注: 这个问题以前用过pd.np代替np and .ix此外.iloc，但由于这些内容已不复存在，因此已将其删除以使其简短明了。

Try pd.isna() https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.isna.html:

In [7]: pd.isna(df.iloc[1,0])
Out[7]: True

又名 pd.isnull https://stackoverflow.com/questions/52086574/pandas-isna-and-isnull-what-is-the-difference