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數據庫里面的”32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363393632空值”有兩種：空字符(“”)、空值(NULL)。

兩種存儲方式在數據庫中都很常見，實際中根據業務或者個人習慣可以用這兩種方式來存儲“空值”。那這兩種到底有什么區別，下面通過例子直接來展示：

-- 創建表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,'張三','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

看到這里應該明白了，直觀看空字符和NULL的區別在于，在做count計算的時候，空字符也會被計算在里面，而NULL不會。有些同學在使用where is null 和is not null 的時候也要注意數據庫中的“空值”是空字符還是NULL。不然統計結果可能并不是你想要的。

平時有些數據是需要借助python 來處理的，我們來看看python獲取數據的時候有哪些需要注意的。

python有兩種方式獲取數據：

1. 一種是把數據從MYSQL 中導出到txt或者csv，然后本地讀取；

2. 另一種是python直接鏈接數據庫，讀取數據；

先看第一種：導出到csv，python 讀取

第二種：

兩種方式讀取的數據居然不一樣！第一種把數據從MYSQL導出后，python讀取時，空值即為NULL；

第二種鏈接數據庫后，python能讀取表結構，數據庫的NULL對應列表中的None以及pandas中的NaN（如果字段類型是時間，則為NaT）。而數據庫中的空字符，則被識別為空字符。

個人理解的等式

NULL(數據庫)=None(python列表)=NaN(pandas)

空字符(數據庫)=空字符(python列表)=空字符(pandas)

從csv中獲取數據時：空值(csv)=NULL(數據庫)=NaN(pandas)

轉為csv數據時：數據庫中的NULL\空字符和pandas中的NaN\空字符，都變成csv中的空值

在python處理完數據后，往數據庫寫數據的時候也一樣。注意注意！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 空值_数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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