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【数据清洗中的深坑：NULL、NaN、None和空字符，都是什么东西？】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！
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