dataframe空值替换为0_从Python、MySql、Excel中进⾏对
⽐，搞清楚空。。。
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：
⼀张图直观解释
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
python怎么读入excel
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

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