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NAN: Not A Number的简写，不是一个数字，属于浮点类型。 背景：
使用python脚本往mysql数据库插入数据时，不能插入nan空值，否则报错 nan can’t be used with mysql。
解决办法
1. py脚本里直接处理
以None形式的空值替换NaN形式的空值
import numpy as npif np.isnan(rt): rt = 0.0else: rt = round(rt, 2)2. 使用Pandas处理NaN空值
以None形式的空值替换NaN形式的空值
import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') #保留非空值，以None空值的形式替换Nan空值df = df.where(df.notnull(), None) #取值，以np.ndarry的形式转为列表data = df.values.tolist() # 插入数据库并提交事务sql = 'insert into 表名 (字段1,字段2,字段3) values(%s,%s,%s)' cur.executemany(sql,data[1:])3. 使用空值处理函数fillna处理NaN空值
常用的空值处理函数fillna，是以非空值比如数字0或字符串来替换了Nan空值。
以字符串None替换了Nan空值。
import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') #以字符串'None'的形式替换空值（如果是需要进行计算的字段，将字符串换为0，或前值，均值等）df = df.fillna(value='None')# df = df.fillna(value=None) #报错，value不能直接=None #取值，以np.ndarry的形式转为列表data = df.values.tolist() # 插入数据库并提交事务sql = 'insert into 表名 (字段1,字段2,字段3) values(%s,%s,%s)' cur.executemany(sql,data[1:])参考：https://blog.csdn.net/m0_64336020/article/details/123197144
来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_42221654/article/details/128025939
