python数据分析：null、np.nan 和isnull() 的空值替换问题

数据集：Kaggle的titanic的数据
问题：为什么用np.nan 填充Age的平均值后，Age列还是有空值？但是用isnull()来替换,就可以全部替换成功。
np.nan 和isnull() 有什么区别，为什么会有这样的不同？
data[data["Age"]==np.nan]=data["Age"].mean()
data.info()

但是用isnull()来替换,就可以全部替换成功

实际上这个属于numpy的设计观念，np.nan和np.nan均为缺失值，但二者不一定相等，用==比较总会返回False，可用np.isnan()或is判断某值是否为np.nan