['column'].str.replace

а дальше проверять регулярку, если не заменяется

df = pd.DataFrame(np.array([[1, '', 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
df['b'] = df['b'].str.replace(r"\s+", '0', regex=True)

Регулярка ок

Есть кто из райфайзена?

а что сделать то хочешь?

Заменить пустое значение

Разобрался. Эта регулярка почему-то не подходит О____о
Корректная - ^\s*$

Всем привет! У меня назрел вопрос. Очень часто в разных чатах вижу упоминания того, что самообучение это хорошо, но вышка нужна техническая ибо без матана, линала и статики в Ds далеко не уйдешь. У меня образование экономическое (магистратура). Выпускным проектом была эконометрическая модель. Эти дисциплины были у меня по два года и сейчас я просто вспоминаю, то что учила ранее. Подобный бэкграунд будет + или скорее -?

К сожалению, в России достаточно разнообразное экономическое образование. Есть универы, где тебе бухучет и Ворд покажут, а есть где будут пять лет гонять по матану, статистике и, не дай бог, теории случайных процессов. Если ты ближе ко второму - это хорошо.

Тут скорее второе

эконометрика это скорее статистика. А для DS необходим нечто большее (хотя конечно статистика тоже нужна). теорвер например.
почитайте тут:
https://habr.com/ru/company/plarium/blog/442772/

Звучит будто в эконометрике не нужен тервер)

Для меня машинное обучение - это такая эконометрика на больших данных

Потому что статтесты на больших выборках бывает дорого делать

Я же и не писала, что знаю только это. Вот именно по таким спискам начала проходить и поняла, что 90% это уже изученное ранее, что просто требует освежения в памяти

Ну вот у меня экономическое образование (бак) и проблемы пока с тем, что медленно программирую

Можно посмотреть программу фкн ВШЭ по линалу, она очень хорошая

Ну, я бы не сказал. Машинное обучение с ростом вычислительных возможностей больше пересекается с разными дисциплинами - теорией информации/теорией игр/байесовской статистикой и методами Монте Карло/дискретной математикой. В то же время эконометрика больше опирается на частотную статистику (если посмотреть на перечень дисциплин в курсе эконометрики).

Также, те же стат.тесты на больших данных вряд-ли делают - в основном они применяются только для экспериментов на сравнительно небольших выборках, хотя и там уже много используется не классика.

Ну серьезная академическая эконометрика тоже много с чем пересекается

Эх, учился на инженера, были и статистика, и тервер, и методы оптимизации углубленные и теория случайных процессов