python 空值_数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None
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数据库里面的”32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393632空值”有两种:空字符(“”)、空值(NULL)。
两种存储方式在数据库中都很常见,实际中根据业务或者个人习惯可以用这两种方式来存储“空值”。那这两种到底有什么区别,下面通过例子直接来展示:
-- 创建表testcreate table `test` (`id` int not null ,`name` varchar(255) null ,`date` timestamp null ,`class` varchar(255) null );insert into test (id,name,date,class) values (1,'张三','2017-03-01','a班');insert into test (id,name,date,class) values (2,'李四','2017-03-02','');insert into test (id,name,class) values (3,'王五','c班');select * from test;1234567891011
select count(date),count(class) from test;1
看到这里应该明白了,直观看空字符和NULL的区别在于,在做count计算的时候,空字符也会被计算在里面,而NULL不会。有些同学在使用where is null 和is not null 的时候也要注意数据库中的“空值”是空字符还是NULL。不然统计结果可能并不是你想要的。
平时有些数据是需要借助python 来处理的,我们来看看python获取数据的时候有哪些需要注意的。
python有两种方式获取数据:
1. 一种是把数据从MYSQL 中导出到txt或者csv,然后本地读取;
2. 另一种是python直接链接数据库,读取数据;
先看第一种:导出到csv,python 读取
第二种:
两种方式读取的数据居然不一样!第一种把数据从MYSQL导出后,python读取时,空值即为NULL;
第二种链接数据库后,python能读取表结构,数据库的NULL对应列表中的None以及pandas中的NaN(如果字段类型是时间,则为NaT)。而数据库中的空字符,则被识别为空字符。
个人理解的等式
NULL(数据库)=None(python列表)=NaN(pandas)
空字符(数据库)=空字符(python列表)=空字符(pandas)
从csv中获取数据时:空值(csv)=NULL(数据库)=NaN(pandas)
转为csv数据时:数据库中的NULL\空字符和pandas中的NaN\空字符,都变成csv中的空值
在python处理完数据后,往数据库写数据的时候也一样。注意注意!
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