问如何使新数据成为pandas.dataframe中的默认值或默认值(而不是nan)

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我正在用熊猫动态地建造一个df。其中，我希望添加新数据(元素)时默认为特定类型或值，而不是nan。这有可能吗？像这样：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df.at[1,["a","b","c"]] = "a"
df.at[2,["a","c"]] = "b"
print(df) 

你有：

   a    b  c
1  a    a  a
2  b  NaN  b

其中，df.at2，"b“被pd默认设置为"nan"，但我希望它可以默认为空字符串(”“)；

当我动态地创建这个df时，我不想使用pd.isna()或替换()来检查和分配每个循环中的值；

有没有一种方法，比如在初始pd时将这个pd设置为string类型？比如：df = pd.DataFrame(dtype=str) (我试过了，但似乎没有工作)

-更新

完整的代码类似于：

df = pd.DataFrame()
for loop:
   df.at[1,["a","b"]] = "a"
   df.at[2,["a"]] = "b"
   x = df.at[2,"b"] + "hi"

如果我以前不使用一些x来检查nan，那么其中的一行是错误的(浮点类型+字符串类型)。

在这种情况下，我认为df.fillna("")比isna()/replace()要好得多，但仍然有一点限制。请再说一遍：)