python3 pandas 2つのDFをmaskで商品コードをkeyで値を代入 →条件を入れたい（値が空白かnanの場合のみ代入するように）

Question

下記質問で2つのCSVファイルがあり
pandas dataframe のmask関数を使って　1つのファイルの値を、codeをKeyにして
値を元のCSVから移行先のCSVに　値を代入する方法の解答を得ました。
https://teratail.com/questions/dstr1z84wlql1o

その時に解答いただいたコードに　プラスして　条件を入れたいのです

元の df の該当列に「値が入っていた場合は」　df_stockの値を代入しない。dfの値を残す
要するに　df の該当　の　列が　「空白」(値なし）の場合のみ、df_stockの値を代入したいのです。

import pandas as pd 

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

df = pd.DataFrame({
 'code': ['item1','item2','item3','item4','item5','item6'],
 'on_off': [1,1,1,1,1,1],
 'stock': [1,1,1,1,1,1],
 'detail': ['文字列A','（空白）','（空白）','文字列D','文字列E','文字列F']
})

df_stock=pd.DataFrame({
 'code': ['item2','item5','item3'],
 'on_off': [1,0,1],
 'stock': [4,8,19],
'detail': ['文字列あ','文字列い','文字列う']
})
#
update = df.merge(df_stock, on='code', how='inner')
df.loc[df['code'].isin(update['code']), 'stock'] = update['stock_y'].values
df.loc[df['code'].isin(update['code']), 'detail'] = update['detail_y'].values


print(df)　
#現在の数値
    code  on_off  stock  detail
0  item1       1      1  文字列A
1  item2       1      4  文字列あ #←df_stockの値が代入されている）
2  item3       1     19  文字列う#←df_stockの値が代入されている）
3  item4       1      1  文字列D
4  item5       1      8  文字列い　#←df_stockの値が代入されている）
5  item6       1      1  文字列F

print(df)　
#求める結果。　item5のDFには値が入っているため、df_stockの値が代入されない
#item2 item3 の該当列は　空白　なので df_stockの値が代入される
    code  on_off  stock  detail
0  item1       1      1  文字列A
1  item2       1      4  文字列あ #←iDFの該当行が「空白の時のみ」maskでdf_stockの値が代入される
2  item3       1     19  文字列う #←DFの該当行が「空白の時のみ」maskでdf_stockの値が代入される
3  item4       1      1  文字列D
4  item5       1      8  文字列E　#★←dfの文字列E　がそのまま残る（値が入っている場合は代入されない）
5  item6       1      1  文字列F

##考えたこと
IF文を使うのか・・と考えたのですが、教えていただいた方法では　mergeを使って　一旦　dfとdf_stockを　結合しており、その中から　該当のコードがあったら　値を代入する。
と　すでに上記で　条件が入っているような・・

df.loc[df['code'].isin(update['code']), 'stock'] = update['stock_y'].values

上記のコードの　どこに空白行を判定する　IF文を入れるのかが、さっぱり想像つきません。

i

Answer 1

import pandas as pd 

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

df = pd.DataFrame({
 'code': ['item1','item2','item3','item4','item5','item6'],
 'on_off': [1,1,1,1,1,1],
 'stock': [1,1,1,1,1,1],
 'detail': ['文字列A','（空白）','（空白）','文字列D','文字列E','文字列F']
})

df_stock=pd.DataFrame({
 'code': ['item2','item5','item3'],
 'on_off': [1,0,1],
 'stock': [4,8,19],
 'detail': ['文字列あ','文字列い','文字列う'],
})
#

import numpy as np

update = df.merge(df_stock, on='code', how='left')
df['stock'] = (
  np.where(update['detail_x'] == '（空白）', update['stock_y'], update['stock_x'])
    .astype(int))

print(df)

#
    code  on_off  stock    detail
0  item1       1      1   文字列A
1  item2       1      4  （空白）
2  item3       1     19  （空白）
3  item4       1      1   文字列D
4  item5       1      1   文字列E
5  item6       1      1   文字列F

Comments

[dub]

頂いたコード・・では　下記結果となってしまいます
numpy は触ったことないので、応用ができず・・　頂いたコードをもとに、いろいろ触ったのですがわかりませんでした。。
code on_off stock detail
0 item1 1 1 1
1 item2 1 4 4
2 item3 1 19 19
3 item4 1 1 1
4 item5 1 8 8
5 item6 1 1 1

[dub]

すみません。再度　変更頂いたコードも、いろいろ変更したのですが実現できませんでした。

頂いたコードの結果 code on_off stock detail
0 item1 1 1 文字列A
1 item2 1 4 （空白）
2 item3 1 19 （空白）
3 item4 1 1 文字列D
4 item5 1 1 文字列E
5 item6 1 1 文字列F

print(df)　
#求める結果。　item5のDFには値が入っているため、df_stockの値が代入されない
#item2 item3 の該当列は　空白　なので df_stockの値が代入される
code on_off stock detail
0 item1 1 1 文字列A
1 item2 1 4 文字列あ #←iDFの該当行が「空白の時のみ」maskでdf_stockの値が代入される
2 item3 1 19 文字列う #←DFの該当行が「空白の時のみ」maskでdf_stockの値が代入される
3 item4 1 1 文字列D
4 item5 1 8 文字列E　#★←dfの文字列E　がそのまま残る（値が入っている場合は代入されない）
5 item6 1 1 文字列F