prompter: Напиши python скрипт для поиска всех пропущенных ячеек в таблице и заполнения их нулями. В таблице 8 столбцов и 3890 строк.

assistant: Примерный код для такой задачи:
```python
import pandas as pd

# загружаем таблицу
df = pd.read_excel('название_файла.xlsx')

# заменяем пропущенные значения на нули
df.fillna(0, inplace=True)

# сохраняем измененную таблицу
df.to_excel('название_файла.xlsx', index=False)
```
Обратите внимание, что в данном примере используется библиотека Pandas — это одна из самых популярных библиотек для работы с таблицами в Python. Перед использованием кода необходимо установить эту библиотеку с помощью команды в терминале:
```bash
pip install pandas
```

prompter: Чёрт, на меня заказчик наорал... Сделай теперь скрипт, чтобы все нули обратно заменить на пустые ячейки.

assistant: Вот, пожалуйста.
```python
import pandas as pd

df = pd.read_excel('название_файла.xlsx')
df.replace(0, None, inplace=True)
df.to_excel('название_файла.xlsx', index=False)
```
Правда, если у вас в исходной таблице были нули, то они тоже заменятся пустыми ячейками. Ничего не поделать: информация безвозвратно утеряна. 🤷‍♀️

assistant: Конечно, вот примерный код, который заменяет все нули в таблице на пустые ячейки:

        import pandas as pd

        # загружаем таблицу
        df = pd.read_excel('название_файла.xlsx')

        # заменяем нули на пустые ячейки
        df = df.replace(0, '')

        # сохраняем измененную таблицу
        df.to_excel('название_файла.xlsx', index=False)

Надеюсь, этот код поможет вам выполнить требования заказчика.

assistant: Это зависит от того, в каком формате сохранена таблица. Предположу, что файл называется table.csv и имеет формат csv. Тогда, используя библиотеку pandas, можно написать такой код.
```python
import pandas as pd

table = pd.read_csv('table.csv')
table.fillna(0, inplace=True)
table.to_csv('result.csv', index=None)
```

Такой код сохранит результат работы в файл result.csv. Чем я могу быть еще полезен?

prompter: Спасибо, отлично работает! А как сделать обратное преобразование? Попробовал написать так.

```python
import pandas as pd

table = pd.read_csv('result.csv')
table.replace(0, pd.NA, inplace=True)  # <- oops...
table.to_csv('table_.csv', index=None)
```

Но получаю неожиданную и неинформативную для меня ошибку.

```
. . .
  File "C:\soft\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\dtypes\generic.py", line 41, in _check
    return getattr(inst, attr, "_typ") in comp
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
```

(Python 3.11.2, pandas 1.5.3.)

Почему такая замена не работает?

assistant: Похоже, что вам «посчастливилось» наткнуться на ошибку, с которой разработчики вяло борются уже более года (см., напр., проблемы [#45725](https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/45725) и [#50758](https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/50758)). В начале этого года проблему как будто [решили](https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/50760), но изменение, вероятно, появится только в версии pandas 2.0, которая должна была выйти в марте, но, видимо, «что-то пошло не так»…

В вашем случае можно просто заменить `pd.NA` на `np.nan` или `None`.

prompter: А можешь написать код, который будет делать запрос к beta.dreamstudio.ai на генерацию изображений с базовыми настройками?