前言:
今天我们对“python中的nan”大体比较注意,咱们都需要剖析一些“python中的nan”的相关资讯。那么小编同时在网络上汇集了一些有关“python中的nan””的相关文章,希望小伙伴们能喜欢,各位老铁们快快来了解一下吧!上一篇文章,老海分享了关于Pyhon类和对象的白话理解
本篇我想分享一下 空值:None、NULL 与 空字符: “” 的区别和联系
具体的实验环境为Python3.7、mysql8.0、Excel2016
为什么需要搞清楚None、NULL和空字符“”?
其实,无论作为数据分析、数据科学工作者,还是日常职场人士处理数据时
我们经常需要将数据在Python、SQL数据库、CSV/EXCEL文件之间来回导出导入
而数据天生就是混乱的,复杂的,总是伴随着异常值和特殊值。
所以出现这三个特殊值的情况,在所难免,有时甚至同时出现在同一组数据当中。
加之三者在不同环境下比如python、mysql、excel中,理解角度和设计逻辑各有不同,
往往会造成这些数据,在数据处理中前后不一致、各种奇怪BUG报错发生。
因此对于它们,我们处理时一定要特别小心,尽量避免后续数据存储和计算出现麻烦!
下面老海从三个角度来解释一下:
一张图看透,None、NULL、空字符在Python、SQL、EXCEL中的整体规则
具体规则见下图:
网上关于它们的解释说法很多,说实话有些眼花缭乱了。
我自己整理一个简化的表格,这样看起来直观多了。
注意三点:
pandas中时间型数据的空值,显示为NaT,含义与NaN相同Exel中的空值表示,就是空,没有什么特别字符来表达NULL只出现在数据库数据中,Python中没有这个东西!
下面我们通过具体的数据案例来实验一下:
从excel、mysql数据库对比来看
我们先看一下None、NULL和空字符“”在Excel与数据库之间切换时是如何变化的
首先在excel中原始数据如下:
存储在xlsx中,excel2016版本
其中,性别字段包括了一个空字符、一个空值;年龄字段包括了一个空字符、一个空值
其次,将excel数据导入到mysql中
可以发现excel中的空值,在数据库中显示Null
而空字符显示为空白,空数值显示为0(与数据库设置有关)
然后,我们把从数据库导出数据到CSV中
我们可以发现从数据库到CSV中,NULL显示为空,其他没有变化
加入Python、pandas后再来看一下
首先,看看Python中空值表达
None、NaN、空字符“”,它们看似都是表达空值含义,而实际上它们都有各自不同的数据类型
None是一个空值,即空对象,它Python里一个特殊的值
None不能理解为0,因为0是有意义的;而None是一个特殊的空值,None不是空字符串。
而NaN,是pandas和numpy的专属类型,属于浮点型数据,代表缺失值
而“”,是空字符的表示。
再次,Python中没有看到NULL
事实是,null 和 NULL 表示数据库中的空值, python中不存在它们这个对象!
可能很多资料把NULL也写进了Python解释说明中,这个就真的有些说不过去了
如果直接将xlsx文件读取到pandas中
我们发现excel中的空值和空字符,都转为了NaN缺失值的表达!注意此时并没有出现None空值对象
如果从pandas导出到xlsx文件中
我们可以看出pandas中的NaN,在excel中显示为空,没有任何内容。
那Python中数据转为pandas会发生什么?
Python中的None被转为numpy中的NaN了,不再以None显示
Python中的空字符“”,转为pandas后统一显示为 ''
将数据库中导出CSV,读取到pandas后会怎样?
数据库中的空值和空字符,均显示为NaN
直连数据库,读取到python后会怎样?
数据库中NULL,全部在pandas中显示为None;而空字符没有变化还是"
那pandas对数据库读取的数据有怎么样的转化规则?
pandas会将数据库中数值型字段中的None转为NaN,但是其他类型字段会保留None
同时pandas在进行count计算是,不计算None和NaN,但计算空字符"
而进行sum计算时,会同时排除掉NaN和None。
pandas中如何判断空值类型,又如何转化None和NaN呢?
一般我们可以借助,isnull()和isna()来直接进行判断,它们会将None和NaN都识别为空值含义。
而pandas中很多函数并不支持None的运算,因为尽量将None转换为NaN。
OK,折腾了半天,实验就到这里了,总体来说,区别它们还是很费心力的,而且还有很多复杂的情况存在,以及个别特殊情况的需要处理。这里老海就不在一一展开了。
总之,在实际使用中,老海建议遵守三个法则,来保证特殊值一致性
法则1:在导取数据后,我们第一时间把空字符替换为None、NaN或者NULL
法则2:在使用pandas或者numpy时,我们将None统一替换为NaN
法则3:在数据导入数据库时,我们将NaN统一替换为None
以上法则,也是根据日常处理特殊值经验而来,不一定适用于所有情况,优点是简单直接便于记忆,也可尽量避免后期出现数据转换带来的困扰。
OK,今天就到这里。喜欢老海的分享,请关注留言和转发,我是数据炼金师,老海
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