Я смотрю на этот кусок кода:Зачем использовать панды fillna() в данном случае
return (df[column].fillna('') == value).sum()
Он проверяет, чтобы увидеть, сколько раз происходит «значение» в определенном столбце. Какова цель использования fillna в этом случае? Почему бы, например, просто не использовать следующий код?
return (df[column] == value).sum()
Возможно, это связано с ошибками, которые могут возникнуть в результате добавления наном и числовых значений.
Однако, может быть, лучше всего это сделать, используя флаг numeric_only в методе sum() pandas.
numeric_only: boolean, default None Включить только float, int, boolean data. Если «Нет», будет пытаться использовать все, а затем использовать только числовые данные
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sum.html