数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None

- NULL(数据库)= None(Python列表)= NaN(Pandas,时间字段为NaT)- 空字符(数据库)= 空字符(Python列表)= 空字符(Pandas)值得注意的是,当数据从CSV导入时,NULL和空字符在数据库中对应为CSV中的空值。而在数据处理后,写回数据库时,同样需要关注这些空值的转换。总结,理解数据库中的...
数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None


在数据库世界中,"空值"的呈现形式有两种:空字符("")和NULL。它们在存储和处理时有显著区别。让我们通过实例来揭示这些差异。首先,创建表`test`,插入一些记录,包括一个空字符和NULL值的字段。执行`select count(*)`和`count(class)`,你会发现空字符会被计入计数,而NULL则不会。

当使用Python处理数据库数据时,又有新的关注点。Python有直接连接数据库和从文件导入两种方式。第一种情况下,从MySQL导出到CSV,Python读取时,NULL值在Python中表现为None,而在Pandas中是NaN。而数据库中的空字符在Python和Pandas中都被识别为空字符。

Python与数据库交互的等式可以这样理解:
- NULL(数据库)= None(Python列表)= NaN(Pandas,时间字段为NaT)
- 空字符(数据库)= 空字符(Python列表)= 空字符(Pandas)

值得注意的是,当数据从CSV导入时,NULL和空字符在数据库中对应为CSV中的空值。而在数据处理后,写回数据库时,同样需要关注这些空值的转换。

总结,理解数据库中的空值类型及其在Python中的映射至关重要,这将影响数据处理的准确性和一致性。在处理数据时,务必注意这些转换,确保数据的一致性。
2024-10-06
mengvlog 阅读 35 次 更新于 2025-09-10 23:01:39 我来答关注问题0
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