Python 使用数字数据类型复制到_sql（）

我通过读取一个文件并进行一些预处理加载了一个Pandas数据帧，预处理有几列数字。比如

            value
1     13654654328.4567895
2     NULL
3     54643215587.6875455

为了不丢失准确性，我计划将其作为数字存储在SQL Server中。因为我不想将数据转换成float，所以我将其作为字符串加载，然后使用df.to_sql（）插入到sql中

如果不存在空值，则工作正常。但是，如果它包含null，无论我将“”或np.nan作为null，它都会将错误报告为“将数据类型nvarchar转换为数值时出错”。似乎它会自动将其转换为空字符串，而在SQL Server中无法转换为数值

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我有什么办法可以处理这个问题吗。希望能用Python完成所有工作，不需要进一步的SQL脚本。

我从来没有使用过.to_SQL方法，但我认为您需要将空值替换为无值。例如：

df.replace([np.nan], [None], inplace=True)

顺便说一句，np.nan是浮点型。在SQL中，NULL是“nothing”类型，在Python中与之等价的是None。

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而且“”和“NULL”将被视为字符串。

我想我应该添加更多细节来补充下面的答案

依照

SQL空值由输入和输出上的Python None单例表示

出现此问题是因为您试图将混合类型发送到db。您需要用

None

工具书类

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简单地将

NULL

值更新为

0

而不是

”

，是否会导致任何问题？如果没有，那么我会这样做，然后你将能够导入他们没有问题。然后还可以将

0

值更新为

NULL

，因为原始数据中已经存在0，在这种情况下，0不同于NULL。设置“标志”可能不安全，因为原始数据可以是任何数字。当您使用带有数字类型的_sql（）时，pandas应该能够处理nan和null。是否可能在数据帧中存储“NULL”str？这可以解释错误信息。你说的“NULL”是什么意思？那么，你的另一个选择是用实际数据中不会出现的内容替换

NULL

的实例。也许

-1

会起作用。