Si te encuentras con algún detalle que no entiendes puedes dejarlo en los comentarios y haremos todo lo posible de ayudarte lo más rápido posible.
Solución:
Prueba esto:
In [107]: pd.isnull(df.iloc[1,0])
Out[107]: True
ACTUALIZAR: en versiones más nuevas de Pandas use pd.isna():
In [7]: pd.isna(df.iloc[1,0])
Out[7]: True
La respuesta anterior es excelente. Aquí está lo mismo con un ejemplo para una mejor comprensión.
>>> import pandas as pd
>>>
>>> import numpy as np
>>>
>>> pd.Series([np.nan, 34, 56])
0 NaN
1 34.0
2 56.0
dtype: float64
>>>
>>> s = pd.Series([np.nan, 34, 56])
>>> pd.isnull(s[0])
True
>>>
También probé un par de veces, las siguientes pruebas no funcionaron. Gracias a @MaxU.
>>> s[0]
nan
>>>
>>> s[0] == np.nan
False
>>>
>>> s[0] is np.nan
False
>>>
>>> s[0] == 'nan'
False
>>>
>>> s[0] == pd.np.nan
False
>>>
pd.isna(cell_value) se puede usar para verificar si un valor de celda dado es nan. Alternativamente, pd.notna(cell_value) para comprobar lo contrario.
Del código fuente de pandas:
def isna(obj):
"""
Detect missing values for an array-like object.
This function takes a scalar or array-like object and indicates
whether values are missing (``NaN`` in numeric arrays, ``None`` or ``NaN``
in object arrays, ``NaT`` in datetimelike).
Parameters
----------
obj : scalar or array-like
Object to check for null or missing values.
Returns
-------
bool or array-like of bool
For scalar input, returns a scalar boolean.
For array input, returns an array of boolean indicating whether each
corresponding element is missing.
See Also
--------
notna : Boolean inverse of pandas.isna.
Series.isna : Detect missing values in a Series.
DataFrame.isna : Detect missing values in a DataFrame.
Index.isna : Detect missing values in an Index.
Examples
--------
Scalar arguments (including strings) result in a scalar boolean.
>>> pd.isna('dog')
False
>>> pd.isna(np.nan)
True
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