默认设置如果填入为空时自动填入NULL,设置not null后,填入的值不能为空,可以从desc看到表结构中的Default查看到输入为空时自动填入的值 insert into t1 values(); # 存入值null create table t4(name varchar(4) not null); insert into t4 values(); # ERROR 1364 (HY000): Field 'name' doesn't have ...
一个常见误区是将notnull()用于Python原生列表或字典,这会导致错误,因为该方法仅属于pandas对象。例如,若定义普通列表lst= [1, None,3],调用lst.notnull()将抛出AttributeError。正确做法是先将列表转换为pandas的Series对象:pd.Series(lst).notnull()。 当处理多层索引的DataFrame时,notnull()的行为与单层索引一...
在上面的代码中,我们首先定义了一个变量my_var并赋值为None,然后使用is not None来判断该变量是否为None,根据判断结果输出相应的提示信息。 步骤2:实现"Python is not null"功能 现在我们知道了如何判断一个变量是否为None,接下来我们可以根据这个判断结果来实现"Python is not null"的功能。下面是具体的代码以及注...
"Not null"通常用于数据库和编程中,表示某个字段或变量不能为空。具体的写法取决于你使用的编程语言或数据库。 1. SQL中,如果你想在创建表时指定某个字段不能为空,你可以这样写: ```sql CREATE TABLE example_table ( id INT NOT NULL, name VARCHAR(100) NOT NULL ); ``` 2. Python中,如果你使用SQ...
1. dropna() 函数用于删除含有缺失值的行或列。它有以下常用参数:- axis:指定是删除行(axis=0)还是删除列(axis=1)。- how:指定删除行或列的条件,默认为 any,表示只...
dropna()和notnull()是pandas库中用于处理缺失值的函数,它们的用法和功能有一些区别。 dropna()是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法,用于删除含有缺失值的行或列。它的主要功能是过滤掉包含缺失值的行或列,返回一个新的DataFrame或Series对象。默认情况下,dropna()会删除包含任何缺失值的行或列,也可以通过...
Python还支持成员运算符,测试实例中包含了一系列的成员,包括字符串,列表或元组。 Python身份运算符 身份运算符用于比较两个对象的存储单元 is 与 == 区别: is 用于判断两个变量引用对象是否为同一个(同一块内存空间), == 用于判断引用变量的值是否相等。
1. in 和 not in 会处理null 吗 ? 使用in时,忽略null值,不会查询条件为null的数据; 使用not in时,如果 not in后面的括号中没有null,会查询条件列中符合要求的数据,但会过滤掉条件为null的数据; 使用not in时,如果 not in后面的括号中有null,直接返回false,查询结果为空。
来控制对timestamp NULL值的处理 如果该参数不开启,则对timestamp NOT NULL插入NULL值,不报错,无warning,插入后的值为当前时间 如果在my.cnf中explicit_defaults_for_timestamp=1 那么插入该值的时候会报错提示该列can not be null 建议开启该值 mysql> show variables like '%explicit_defaults_for_timestamp%'...
上面的图已经看出,NOT IN 给出的结果是不对的,也就是说如果表中的对比字段有NULL的情况,你将获得的结果与 not exists 是不一样的。查询在其结果中返回NULL,那么NOT in条件将失败。 所以还得在说一遍,表中的字段有没有NULL ,可绝对没有你想象的那么简单,很多时候想当然的结果可不是实际的结果。