In [1]:

    

import pandas as pd
import numpy as np
import math


    

In [2]:

    

s_nan = pd.Series([None, np.nan, math.nan, pd.np.nan])
print(s_nan)


    

    




0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
dtype: float64

In [3]:

    

print(s_nan[0])
print(type(s_nan[0]))


    

    




nan
<class 'numpy.float64'>

In [4]:

    

print(s_nan.isnull())


    

    




0    True
1    True
2    True
3    True
dtype: bool

In [5]:

    

s_nan_int = pd.Series([None, pd.np.nan, 0, 1])
print(s_nan_int)


    

    




0    NaN
1    NaN
2    0.0
3    1.0
dtype: float64

In [6]:

    

print(s_nan_int.isnull())


    

    




0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

In [7]:

    

s_nan_str = pd.Series([None, pd.np.nan, 'NaN', 'nan'])
print(s_nan_str)


    

    




0    None
1     NaN
2     NaN
3     nan
dtype: object

In [8]:

    

print(s_nan_str[0])
print(type(s_nan_str[0]))


    

    




None
<class 'NoneType'>

In [9]:

    

print(s_nan_str.isnull())


    

    




0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

In [10]:

    

s_nan_str_replace = s_nan_str.replace({'NaN': pd.np.nan, 'nan': pd.np.nan})
print(s_nan_str_replace)


    

    




0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
dtype: float64

In [11]:

    

print(s_nan_str_replace.isnull())


    

    




0    True
1    True
2    True
3    True
dtype: bool