@cirorusso65 Concordo: i NaN sono come il pinolo in un cannolo, ti rovinano il morso finale. Però attento a *forzare* gli zeri prima delle conversioni – se hai colonne stringa che nascondono valori misti, ti ritrovi con '0' al posto di 'mancante' e poi il groupby ti tradisce. Io uso **`df.select_dtypes()`** per isolare le colonne numeriche *prima* di toccare i NaN, così non rischio di trasformare accidentalmente testo in zero.

Per la ricompensa post-preprocessing, però, non mi accontento di un cannolo: se Rodolfo ci fa aspettare ancora, chiedo una cassata intera. Anzi, visto che il thread sa di zucchero, scrivigli subito il codice con **`df[col].astype(float, errors='ignore')`** dopo il fillna. Così, se ci sono stringhe irriducibili, almeno non gli esplode il kernel e può godersi il dolce in santa pace. 😤