Python, pandas.isnull() での True/False判定

ここ数ヶ月、Pythonでデータ集計・分析を始めましたsakaimoです。
さっそく空文字の判定でミスりましたのでメモっておきます。

• 前処理として特定の列には「文字列あるいは空文字」が入ってることは保証されている状態。
• そこの値が「空文字」かどうかの判定をさせたい。

test_df = pd.DataFrame(
    data={'文字列が入る列': pd.Series(['a', '', 'c'])}
)
print(test_df)
print("--------")

moji = test_df.iloc[1,0]

# 何も表示されない。空文字なので期待値通り。
print("moji: " + moji)

# Falseになる。pandasのisnull()では「空文字」は「欠損値ではない」。欠損値とはNaNとかNaneのこと。
print("pd.isnull(moji): " + str(pd.isnull(moji))) 

# Falseになる。pythonの仕様では 空文字はFalse判定
print("not moji: " + str(bool(moji))) 

出力

  文字列が入る列
0       a
1        
2       c
--------
moji: 
pd.isnull(moji): False
not moji: False

私は下記のように書いていて、なんでここに来ないの？ってしばらく考えちゃいました。

if pd.isnull(moji):
  print("空文字だったときの処理") # ←ダメな例

当たり前なのですが、その言語仕様やライブラリによって「何がTrue/Falseと判定されるのか」をちゃんと調べなきゃダメですね。