python判断数据为空

1. python 操作查询mysql数据库 如何判断返回是否为空值

通常我先检查 cam_row是否为空，然后再检查它的长度，如果长度与你预期的长度1不相符也不对。

加一句 if not cam_row:continue就可以了

2. 数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None

当使用None时：
areaCode = None
for val in valList:
areaCode += ','
此时就会报错：TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'NoneType' and 'unicode'
NnoeType不允许和unicode对象进行+=连接

使用：
areaCode = ''
for val in valList:
areaCode += ','
此时正常。

两者区别：
None是一个空的对象，代表什么都没有。
而''，是一个字符串对象，代表一个空的字符串。
只有字符串才能和字符串相互连接。

3. python中怎样判断一个dataframe非空

DataFrame有一个属性为empty，直接用DataFrame.empty判断就行。
例如，你的DataFrame为test_df，有
如果test_df为空，则 test_df.empty 返回 True，反之 返回False。
注意empty后面不要加()。
学习tips：查好你自己所用的Pandas对应的版本，在官网上下载Pandas 使用的pdf手册，直接搜索“empty”，就可找到有关上述问题的一些例子/解答。

4. Python3 & 基本数据类型（一）

Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下：

通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。
Python 3的整型可以当做Long类型使用，所以Python 3没有
Python 2的Long类型。
Python 初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含 262个指向整数对象的指针数组，范围是 -5 到 256 。

Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。
浮点数 也就是小数，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是对于很大或很小的浮点数，一般用科学计数法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以写成1.2e-5 等等。

复数 由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点。

对 与 错 、 0 和 1 、 正 与 反 ，都是传统意义上的布尔类型。
但在Python语言中，布尔类型只有两个值， True 与 False 。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写。
在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，还有自定义类型，如果实现了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，则其实例也被当作False，其他对象均为True

布尔值还可以用and、or和not运算。
1)、and 运算是 与 运算，只有所有都为 True ， and 运算的结果才是 True ;
2)、or 运算是 或 运算，只要其中有一个为 True ， or 运算结果就是 True ;
3)、not 运算是 非 运算，它是单目运算符，把 True 变成 False，False 变成 True。
例如：

由以上案例可以看出，在做四则运算的时候，明显把 True 看做 1 ， False 看做 0 。

4）空值
空值不是布尔类型，只不过和布尔关系比较紧密。
空值是Python里一个特殊的值，用 None 表示（首字母大写）。None不能理解为0，因为0是整数类型，而None是一个特殊的值。None也不是布尔类型，而是NoneType。

在某些特定的情况下，需要对数字的类型进行转换。
Python提供了内置的数据类型转换函数：
int(x) 将x转换为一个整数。如果x是一个浮点数，则截取小数部分。
float(x) 将x转换成一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y)： 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。

Python字符串即可以用单引号也可以用双引号括起来，甚至还可以用三引号括起来，字符串是以''或""括起来的任意文本。
例如：'abc'，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。如果'本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I'm OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。
字符串中包括特殊字符，可以用转义字符来标识
但是字符串里面如果有很多字符都需要转义，就需要加很多，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义
例如：
print r'\ \' #输出：\ \

字符串的一些常见操作

切⽚是指对操作的对象截取其中⼀部分的操作
语法：序列[开始位置下标:结束位置下标:步⻓]
a. 不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可；
b. 步⻓是选取间隔，正负整数均可，默认步⻓为1。

find()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则返回-1。
index()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则报异常。
rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
count()：返回某个⼦串在字符串中出现的次数。

replace()：替换
split()：按照指定字符分割字符串。
join()：⽤⼀个字符或⼦串合并字符串，即是将多个字符串合并为⼀个新的字符串。
capitalize()：将字符串第⼀个字符转换成⼤写。
title()：将字符串每个单词⾸字⺟转换成⼤写。
lower()：将字符串中⼤写转⼩写。
upper()：将字符串中⼩写转⼤写。
lstrip()：删除字符串左侧空⽩字符。
rstrip()：删除字符串右侧空⽩字符。
strip()：删除字符串两侧空⽩字符。
ljust()：返回⼀个原字符串左对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串。
rjust()：返回⼀个原字符串右对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语法和
ljust()相同。
center()：返回⼀个原字符串居中对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语
法和ljust()相同。

所谓判断即是判断真假，返回的结果是布尔型数据类型：True 或 False。

startswith()：检查字符串是否是以指定⼦串开头，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
endswith()：：检查字符串是否是以指定⼦串结尾，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
isalpha()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟则返回 True, 否则返回 False。
isdigit()：如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False。
isalnum()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟或数字则返 回 True,否则返回
False。

5. Python中数据类型的判断

Python在定义变量的时候不用指明具体的的类型，解释器会在运行的时候会自动检查 变量的类型，并根据需要进行隐式的类型转化。因为Python是动态语言，所以一般情 况下是不推荐进行类型转化的。比如"+"操作时，如果加号两边是数据就进行加法操 作，如果两边是字符串就进行字符串连接操作，如果两边是列表就进行合并操作，甚 至可以进行复数的运算。解释器会在运行时根据两边的变量的类型调用不同的内部方法。 当加号两边的变量类型不一样的时候，又不能进行类型转化，就会抛出TypeError的异常。

通常类型判断可用两种方法来进行判断：

这两种方法有什么区别，用哪种比较好呢？
对于内建的基本类型来说，使用tpye来检查是没有问题的， 可是当应用到其他场合的时候，type就显得不可靠了。比如：当我们对Python内建类型进行扩展的时候，type返回的结果就不够准确了。

这个时候我们就需要使用isinstance来进行类型 检查。

object表示实例，classinfo可以是直接或间接类名、基本类型或者有它们组成的元组。

6. 用python.检查“影片名称”字段为空值的+数据,给该字段填充数+据"unnamed"

要检查“电影名称”字段中具有空值的行并使用 Python 用“未命名”填充它们，您可以执行以下操作：

• 导入熊猫库

完成这些步骤后，“电影名称”字段中的空值应填充“未命名”。

回答不易望请采纳

7. python常见数据类型

一,python整数类型所表示的数据。

1,一般用以表示一类数值:所有正整数,0和负整数;

2,整型作为最常用的,频繁参与计算的数据类型，在python3.5中解释器会自动在内存中创建-5-3000之间的（包含5，不包含3000）整型对象，也就是说在该范围内,相等都是同一个已经创建好的整型对象。范围之外的即使相等也表示不同对象，该特性随python版本而改变，不要过于依赖。

3,bool型继承了int型，他是int的子类。

4,Python2中有长整型long，数值范围更大，在python3中已取消，所有整型统一由int表示。

5,参与所有数值计算，数学运算，科学计算。这也是所有编程语言都有的数据类型，因为编程语言生而需要模拟人的思维，借助数学方式，自动计算、更好的解决大量重复性的事务，因此数值类型、整数类型在编程语言中不可或缺。

6,支持二进制(0b\0B开头),十进制,八进制(0o\0O),十六进制(0x\0X)

二，python整数和浮点型支持常规的数值运算

整数和浮点数都可参与的运算：+ - * / %（取余） //（整除） **（幂）

Python字符型：

python字符型表示的数据：
python3支持Unicode编码，由字母、数字和符号组成的形式就叫字符串，更接近或者相同与人们文字符号表示，因此在信息表示和传递时它也是最受认可的形式。在程序编写中也是非常常用，对应的可操作的方法也很多，很有意思。
字符串不可被修改，可以拼接等方法创建新字符串对象；
支持分片和下标操作；a[2:]
支持+拼接，*重复操作和成员关系in/not in；
表示形式：用单引号双引号包含起来的符号；a = str(‘sdfsdfsdf’) 或 r’\t\nabcd’ 原始字符，Bytes：b’abcd’；
6,字符串属于不可变数据类型，内部机制为了节省空间，相同的两个字符串表示相同的一个对象。a = ‘python’ b = ‘python’ a is b :True

二, 字符串支持的运算方法

1,capitalize() :首字母大写后边的字母小写 a = ‘abcd’ b = a.capitalize() b:Abcd

2,casefold() lower():字母转换为全小写

3,center(width,fillchar) :居中，width填补的长度；fillchar添加的字符

a = a.center(10,’_’) //’____abcd____’ 默认无fillchar填充空格

4,count(sub,star,end) :字母计数：sub要查询的字符

5,encode(encoding=’utf-8’,errors=’strict’) 设置编码

Errors :设置错误类型

6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix结尾返回True

7，expandtabs(8) :设置字符串中tab按键符的空格长度：’\tabcde’

8,find(sub,star,end) : 返回指定范围内的字符串下标，未找到返回-1

9，index(sub,star,end) :返回指定范围字符串下标未找到抛出异常

10，isalnum() :判断字符串是否是字母或数字，或字母和数字组合

11，isalpha() :判断是否全是字母

12，isdecimal() :判断字符串是否是十进制数值

13，isdigit() :判断字符串是否是数字

14，isidentifier() :判断字符串中是否包含关键字

15，islower() :判断是否全小写

16，isnumeric() :判断全是数字

17，isspace() :判断是否是空格

18，isupper() 判断是否大写

19，istitle() :判断是否首字母大写

20，join(iterable) :把可迭代对象用字符串进行分割：a.join(‘123’)

21,ljust(width,fillchar);rjust() :左对齐右对齐

22, upper() :将字符串改为大写

23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一个字符串，被选中字符在字符串中删除

‘ab1cd1efg’.split(‘1’) :[‘ab’,’cd’,’efg’]

三，字符串格式化：按照规格输出字符串

format(*args,**kwargs) :args位置参数，kwargs关键字参数

‘{0:.1f}’.format(123.468) :格式化参数，小数点后保留1位四舍五入

四，字符串操作符%

1，%s :格式化字符串 ‘abcd%sdef’%’dddd’

2，%d:格式化整数

3，%o格式化无符号八进制

4，%x格式化无符号十六进制

5，%f格式化定点数

6, %e: 科学计数法格式化定点数

7，%g 根据值大小自动选%f,%e

8, %G E X :大写形式

五，格式化辅助命令：

m.n :m最小总宽度，n小数点后位数：’%12.4f’%23456.789

六，转义字符：字符串前r避免转义：r’\nhello\thi’

\n:换行符

\t:横向制表符

\':'

\":"

\b:退格符

\r:回车

\v:纵向制表符

\f:换页符

\o,\x:八进制和十六进制

\0:空字符串

Python列表list

一，Python的列表list类型表示的数据：

Python列表在cpython中被解释为长度可变的数组，用其他对象组成的连续数组。

列表中元素可以是相同或不同的数据类型；
当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙，总是连续的。
Python中的列表是一个序列，也是一个容器类型
创建列表：a = []; b = [1,’python’]; c = list(); d = list((1,3,4,5))
支持切片操作list[start,stop,step]
python列表常用方法
1,append添加单个元素：list.append(object); //a.append(‘python’)

2,extend添加可迭代对象: list.extend(iterable); //a.extend(‘abcde’/[1,2,3])

3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下标前插入元素//a.insert(2,’python’)

4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()

5,pop 删除并返回一个元素：list.pop(index) //默认删除默认一个元素

remove 删除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在报错 //a.remove(‘c’)
7，count 返回这个值在列表中数量：list.count(value)

8, 浅拷贝一个新列表：list.()

9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默认升序

排序函数：sorted(list)

10，reverse: 原地翻转：list.reverse()

11，index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：list.index(2,0,5)

列表元素访问：
下标访问：list[1]
For循环遍历
通过下标修改元素：list[2 ] = ‘hello’
列表常用运算符：
1,比较运算符：从第一个元素开始对比

2，+ 拼接一个新列表：l1+ l2

3, 重复操作符：* ,多个列表拼接

成员关系操作符：in/ not in
逻辑运算符：and not or
列表常用的排序方法：
冒泡排序；选择排序；快速排序；归并排序

Python元组tuple

一，Python元组tuple数据类型表示的数据：

元组是受到限制的、不可改变的列表；
可以是同构也可以是异构；
元组是序列类型、是可迭代对象，是容器类型。
元组的创建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)
支持切片操作tuple[start,stop,step]

二，python元组常用方法

1,index(value,star,stop) :指定范围内该值下标：tuple.index(2,0,5)

2,count(value) ：值出现次数

三，支持运算：

1,比较运算符：从第一个元素开始对比

2，+ 拼接一个新元组：l1+ l2

3, 重复操作符：* ,多个元组拼接

4成员关系操作符：in/ not in

逻辑运算符：and not or
四，元组的访问

下标操作；
For循环遍历访问。

Python字典类型

一,Python字典dict表示的数据：{key:value}

可根据关键字：键快速索引到对应的值；
字典是映射类型，键值对一一对应关系，不是序列；
字典元素是无序的；
字典是可迭代对象，是容器类型；
字典的创建：k = {}; k1={‘keyword’:object}; k2 = dict();
K3 = dict(mapping); dict=(iterable)

二，字典的访问：

通过key：k[‘key’]

修改key对应的值：K[‘key’] = value

For循环遍历出来的是key；

For循环键值对：for I in d.items():

For 循环enumerate: for k,v in enumerate(k1):

In/not in 成员关系查询键不支持查值

三，字典常用方法

get(key,de):获取值：k.get(key,de) //若不存在则默认输出de
pop(k,de):删除一个键值对，不存在输出de，未设置报错；
keys() :返回字典所有key组成的序列：list(k.keys()) [1,2,3];
values():返回字典所有value组成的序列：list(k.values())
items():返回键值对组成的元组为元素的序列：（类set）list(k.items())
update(e):更新字典：e可是字典或两元素组成的单位元素序列：e=[(5,6),(7,8)];
k.update(e)

clear():清空字典；
popitem()删除某个键值对，若字典为空则报错
() :浅拷贝
10, fromkeys(iterable,value=None):从可迭代对象创建字典

{}.fromkeys([1,2,3]) -----{1:None,2:None,3:None}

11,setdefault(k,d=None) :若key不存在则生成一个键值对

k.setdefault(‘keyword’)

Python 集合set

集合表示的数据：
多个元素的无序组合，集合是无序的，集合元素是唯一的；
字典的键是由集合实现的；
集合是可迭代对象
集合创建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)
集合元素的访问：
For 循环将集合所有元素全部访问一遍，不重复

常用方法：
add(object):s.add(‘hi’) 向集合添加一个元素
pop() :弹栈，集合为空则报错：删除任意一个元素；
clear():清空集合，返回一个空集合对象；
remove(object):删除一个元素，不存在和报错：s.remove(‘hi’)
update(集合)：更新另一个集合，元素不存在则不更新；
() :浅拷贝
集合的运算：
交集：s1&s2;
差集,补集：s1-s2;
并集：s1|s2;
Issubset():判断是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集
Issuperset():判断是否是父集：s1.issuperset()
不可变集合：
Frozenset():返回一个空的不可变集合对象

Frozenset(iterable):

S = frozenset(iterable)

Python序列类型共同特性

一,序列类型共同特性

python序列类型有:str字符串,list列表,tuple元组
都支持下标索引，切片操作；
下标都是从0开始，都可通过下标进行访问；
拥有相同的操作符
二，支持的函数：

len(obj):返回对象长度；
list(iterable):将可迭代对象转为列表；
tuple(iterable):将可迭代对象转为元组；
str(ojb):将任何对象转为字符串形式；
max(iterable): python3中元素要是同类型，python2中元素可异构：max([‘a’,1])
min(iterable):和max类似；
sum(iterable,star=0),求可迭代对象和，默认star为0，元素不能为字符串
sorted(iterable,key=None,reverse=False)
s=[(‘a’,3),(‘b’,2),(‘c’,9)]

sorted(s,key=lambda s:s[1]) //按照数字排序

reversed(sequence):翻转序列，返回迭代器
enumerate(iterable):返回enumerate对象,其元素都是一个元组（下标，值）
zip（iter1,iter2）: zip([1,2],[3,4]) ----[(1,3),(2,4)]

序列类型的切片操作：

Slice:

L[index]; 访问某个元素；

L[1:4]; 区间

L[star:stop:step]; 设置步长取区间元素

8. python 判断数据框中某列中某个元素是否为空

一个数据框，想对某列进行类型转换，但报错np.float无法转换。。
可用 一个判断 x＝＝x如果为真，则非空，可进行转换，否则可重新赋值。

9. 数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None

• NULL表示：不可用、未赋值、不知道、不适用，它既不是0也不是空格。记住：一个数值与NULL进行四则运算，其结果是NULL

• 空值和NULL的区别在于，在做count计算的时候：count(field_name)，field_name的值为空值也会被计算在里面（这一行统计有效），而NULL不会

• 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；

• 第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN

• 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NaT）。而数据库中的空字符，则被识别为空字符。