如何判断numpy中的nan值（pandas怎么筛选某列有空值的行）

最近发现，对于pandas中的NaN值是无法使用 直接的==np.nan来判断空值，以为在数学中，inf==inf，而nan != nan，可以通过编写代码中发现下面的情况。

>>> np.nan == np.nan
False

那么我们在判断一个值为空值的可以下面的形式

>>print(np.isnan(np.nan))
True

可以得知，对空值的判断不能使用直接的数学比较形式==，而需要使用numpy自带的方法进行判断。

比如获取某列有缺失的行信息，可以使用以下代码,可以打印有空值的行

print(i,'包含空值的DF为：',the_have_null_df[np.isnan(the_have_null_df[col_name])])