数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None
数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None
南诏国
数据库⾥⾯的”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：首付比例
-- 创建表test
create table`test` (
`id`int not null ,
秤字组词`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;
select count(date),count(class) from test;
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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！
1. 第⼀种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值即为NULL；
2. 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
欧莱雅隔离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！
如果对python中的None和NaN有疑问，可以看这位博主的 。

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