将字符串的一部分替换为 null

Question

我需要使用 Python 自动将 Excel 文件导入到 PostgreSQL 中。我对 Python 比较陌生，但设法自动创建表。现在我陷入了将数据导入表的困境。

我遇到的问题是在 PostgreSQL 中我已将某些列定义为日期列。但是，许多“日期”列还没有任何数据。因此它被标记为nan。但是，psycopg2 不喜欢 nan 作为日期列的值，而是期望为空。

当将列表转换为字符串（应传递到 ）时INSERT INTO {sheet} VALUES ({formatted_data_string})，我相信表的各个条目应该在看起来像这样的字符串中：'data', 'data', 'data', null, 'data'下面的代码从 Excel 文件获取数据，然后创建 formatted_data_string应该插入到 SQL 语句中。

 def import_data(path):

    xl = pd.ExcelFile(path)

    sheets = xl.sheet_names

    conn = psycopg2.connect(host=host, port=port, database=database, user=user, password=password)

    cur = conn.cursor()

    sheet_column_names = []

    for sheet in sheets:

        if sheet == 'ReadMe':

            continue

        df = pd.read_excel(xl, sheet)

        list_of_rows = df.to_numpy().tolist()

        for entry in list_of_rows:

            if entry == list_of_rows[0]:

                continue

            formatted_data = []

            for element in entry:

                if element == 'nan':

                    formatted_data.append('null')

                else:

                    formatted_data.append(f"'{element}'")

            formatted_data_str = ','.join(str(element) for element in formatted_data)

            print(formatted_data_str)

几乎所有数据的格式都正确，除了“nan”值仍然显示为“nan”而不是null我所期望的。我多次检查了代码，但不明白为什么它不将 nan 替换为 null。

这是我当前从此代码中获取的 formatted_data_str 的示例： '25...1','Something','XX','XX','[relToChild, relToParent]','Some Other Data','2018-10-09 06:04:28.015000','nan','1','DISABLED','nan',...

这段代码有问题吗？或者我是否遗漏了一些明显的东西来将 nan 替换为不带引号的 null ？

Answer 1

所以我找到了一个解决我的问题的方法，效果很好。使用以下命令创建第二个 DataFrame 会将所有 nan 替换为 None。df = pd.read_excel(xl, sheet)df1 = df.where(pd.notnull(df), None)然后，这允许我使用 For 循环来定位 None，用 null 替换所有 None。在数据对象周围添加第二个单引号。for element in entry:   if element != None:      formatted_data.append(f"'{element}'")      continue   else:      formatted_data.append('null')使用将新列表（formatted_data）转换为字符串后formatted_data_str = ','.join(str(element) for element in formatted_data)生成的字符串采用我上面解释的所需格式。服务器接受 SQL 语句，并且 PostgreSQL 数据库中的数据似乎是正确的。我知道这可能不是最好的解决方案，但它对我有用，这就是我现在所需要的。