Как очистить строку в пандах

Итак, я работал с пандами на питоне и получил извлеченные данные из внешней системы с большим количеством пробелов в конце каждого столбца. У меня возникла идея использовать для каждой серии метод str.strip() с кодом:

Data["DESCRIPTION"] =  Data["DESCRIPTION"].str.strip()

В основном он выполнял свою работу, но я заметил, что когда я проверяю свойства фрейма данных с помощью, я сталкиваюсь с проблемой, что если в одном значении были только пробелы без текста, то оно пусто, но оно не преобразует этот скаляр как нуль:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18028 entries, 0 to 18027
Data columns (total 11 columns):
 #   Column          Non-Null Count  Dtype 
---  ------          --------------  ----- 
 0   VIN             18028 non-null  object
 1   DESCRIPTION     18028 non-null  object
 2   DESCRIPTION 2   18028 non-null  object
 3   ENGINE          18023 non-null  object
 4   TRANSMISSION    18028 non-null  object
 5   PAINT           18028 non-null  object
 6   EXT_COLOR_CODE  18028 non-null  object
 7   EXT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
 8   INT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
 9   COUNTRY         18028 non-null  object
 10  PROD_DATE       18028 non-null  object
dtypes: object(11)
memory usage: 1.5+ MB

Однако проверка условия, если строка пуста:

Data['DESCRIPTION 2'] == ""


    0        True
    1        True
    2        True
    3        True
    4        True
             ... 
    18023    True
    18024    True
    18025    True
    18026    True
    18027    True
    Name: DESCRIPTION 2, Length: 18028, dtype: bool

Как я мог бы преобразовать все это как null, чтобы я мог удалить их с помощью функции dropna()?

Буду признателен за любые предложения.