get_dummies()의 널값 처리

357-8쪽 해당 실습에서

object형을 제외한 int 타입에 대해서 fillna 메서드를 활용해서 Null 칼럼을 평균값으로 대체 하였습니다.

null_column_count=house_df.isnull().sum()[house_df.isnull().sum()>0]

house_df.dtypes[null_column_count.index]

MasVnrType      object
BsmtQual        object
BsmtCond        object
BsmtExposure    object
BsmtFinType1    object
BsmtFinType2    object
Electrical      object
GarageType      object
GarageFinish    object
GarageQual      object
GarageCond      object
dtype: object

그래서 다음과 같이 12개의 feature에서만 null값이 남게 되었는데요, 358쪽에서 get_dummies()는 자동으로 문자열 피처를 원-핫 인코딩 변환하면서 NUll 값은 'None'칼럼으로 대체해준다고 하였습니다.
None칼럼으로 대체해주면 인코딩 이후 None으로 끝나는 칼럼의 갯수가 12개가 나와야 하는데, 

house_df_ohe=pd.get_dummies(house_df)
for i in house_df_ohe:
    if "None" in i:
        print(i)

을 하면, MasVnrType_None으로 한개밖에 나오지 않습니다. 왜 나머지는 나오지 않는지 궁금합니다!

예를 들어, house_df에서 BsmtQual은 17번째 row에서 nan 값인데, house_df_ohe에서 BsmtQual_None이라는 칼럼명이 없으며, 

BsmtQual로 시작하는 칼럼명은 다음과 같이 4개('BsmtQual_Ex','BsmtQual_Fa','BsmtQual_Gd','BsmtQual_TA') 밖에 없고,

house_df_ohe[['BsmtQual_Ex','BsmtQual_Fa','BsmtQual_Gd','BsmtQual_TA']].iloc[17]을 해보면 

BsmtQual_Ex    0
BsmtQual_Fa    0
BsmtQual_Gd    0
BsmtQual_TA    0

모두 0이 나옵니다. 여기 nan값은 인코딩 후 어떻게 되는건가요? 따로 칼럼이 만들어지지 않는건가요?