if mark1.find(u'empty') != -1 and mark2 is not None:
    unit = mark2
else:
    unit = mark1

In [80]: df
Out[80]:
    mark1  mark2
0   empty   кв.м
1   empty   кв.м
2   empty   кв.м
3    кв.м   кв.м
4    кв.м    NaN
5   empty     шт
6   empty     шт
7   empty     шт
8   empty  empty
9   empty  empty
10  empty    NaN

In [83]: df['unit'] = x['mark1'].combine_first(x['mark2'])

In [84]: df
Out[84]:
    mark1  mark2  unit
0   empty   кв.м  кв.м
1   empty   кв.м  кв.м
2   empty   кв.м  кв.м
3    кв.м   кв.м  кв.м
4    кв.м    NaN  кв.м
5   empty     шт    шт
6   empty     шт    шт
7   empty     шт    шт
8   empty  empty   NaN
9   empty  empty   NaN
10  empty    NaN   NaN

In [85]: df['unit'] = x['mark1'].combine_first(x['mark2']).fillna('empty')

In [86]: df
Out[86]:
    mark1  mark2   unit
0   empty   кв.м   кв.м
1   empty   кв.м   кв.м
2   empty   кв.м   кв.м
3    кв.м   кв.м   кв.м
4    кв.м    NaN   кв.м
5   empty     шт     шт
6   empty     шт     шт
7   empty     шт     шт
8   empty  empty  empty
9   empty  empty  empty
10  empty    NaN  empty

def make_con (c):              # функция для проверки условий в датафрейме
if c['mark1']=='empty': # c['mark1']=='empty' and c['mark2']<>'NaN' не работает
    c=c['mark2']
else:
    c=c['mark1']
return c

df['mark2'].fillna('empty', inplace=True) #заменяем значения NaN -> 'empty'

df['unit'] = df.apply(make_con, axis=1)