只是用 math.isnan(x)，如果x是NaN(不是数字)则返回True，否则返回False。

由于pandas必须为DataFrame.dropna()找到这一点，我看了看他们是如何实现它的，并发现他们使用了DataFrame.count()，它会计数DataFrame中的所有非空值。参考熊猫源代码。我还没有对这种技术进行基准测试，但我认为库的作者可能已经就如何实现它做出了明智的选择。

我一直在使用以下和类型转换为字符串，并检查nan值

   (str(df.at[index, 'column']) == 'nan')

这允许我检查一个系列中的特定值，而不只是返回如果它包含在系列中的某个地方。

另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>> 

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

下面是另一种有趣的查找null并替换为计算值的方法

    #Creating the DataFrame

    testdf = pd.DataFrame({'Tenure':[1,2,3,4,5],'Monthly':[10,20,30,40,50],'Yearly':[10,40,np.nan,np.nan,250]})
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN
    4       50       5   250.0

    #Identifying the rows with empty columns
    nan_rows = testdf2[testdf2['Yearly'].isnull()]
    >>> nan_rows
       Monthly  Tenure  Yearly
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN

    #Getting the rows# into a list
    >>> index = list(nan_rows.index)
    >>> index
    [2, 3]

    # Replacing null values with calculated value
    >>> for i in index:
        testdf2['Yearly'][i] = testdf2['Monthly'][i] * testdf2['Tenure'][i]
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3    90.0
    3       40       4   160.0
    4       50       5   250.0