在Python中处理数据库时,我们可能会遇到NULL值。在Python中,可以使用None来表示与数据库中的NULL相同的概念。NaN是Not a Number的缩写,表示不是一个数字。NaN通常用于表示浮点数运算结果未定义或不可表示的值,比如无穷大、无穷小等。在Python中,可以使用float(‘nan’)来创建NaN值。处理包含NaN的浮点数时,需要注意...
1.Python 中 None 是 NoneType, 没有长度, 表示空值, 布尔值为False, 即 None.bool() == False 2. null 和 NULL 表示数据库中的空值, python中不存在这两者。 3.在pandas 中 NaN 是缺失值的意思。 NaN 在python 中 导入用 from numpy import nan 或者 from numpy import NaN, 类型用 type() 判断为...
NaN: NaN是numpy\pandas下的,不是Python原生的,Not a Number的简称。数据类型是float from numpy import NaN print(type(NaN)) Output: float 对整体的series或Dataframe判断是否未空,用isnull() 对单独的某个值判断,可以用 np.isnan() np.nan作为numpy或pandas中的空值,nan与None的等值性比较如下: Null: ...
在python中有这些空值缺失值表示:['nan', '', 'None', None, np.nan] 一般空值使用None表示,缺失值使用NaN表示。 注意: python中没有null,但是有和其意义相近的None。 pd.isnull不仅可以检测np.nan也可以检测None。 注意:pd.isnull是不可以检测字符串的,比如’',‘nan’,‘None’。这个也很好理解,字符串...
读取数据；第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN 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。
print(np.isnan(a))#打印输出True (2)、pandas里NaN值处理 空值:在pandas中表示为“” 缺失值:在dataFrame中为nan或者naT(缺失时间),在series中为none或者nan pandas中判断值是否为nan值得方法有: pd.isnull(np.nan)pd.notnull() 与缺失值有关的函数 ...
,5,6,7]}df=pd.DataFrame(data)# 显示原始DataFrameprint("原始 DataFrame:")print(df)# 将None转换为NaNdf=df.where(pd.notnull(df),np.nan)print("\n将 None 转换为 NaN:")print(df)# 将NaN转换为Nonedf_none=df.where(pd.notnull(df),None)print("\n将 NaN 转换为 None:")print(df_none)...
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；第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN 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...
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。 缺失值:在Pandas中的缺失值有三种:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写不能错) 空值:空值在Pandas中指的是空字符串""; ...
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...