python在mysql中插入null空值
sql = “insert into mrodata (mmeues1apid) values (%s)”%‘null'
%s没有引号，可以将“null”中null写进数据库，达到null值效果。
%s加引号 values就是字符串，导致类型错误，插入错误。
sql = “insert into mrodata (mmeues1apid) values (‘%s')”%‘null'
补充：数据库中的空值与null的区别以及python中的nan和none
数据库里面的”空值”有两种：空字符(“”)、空值(null)。
两种存储方式在数据库中都很常见，实际中根据业务或者个人习惯可以用这两种方式来存储“空值”。
那这两种到底有什么区别，下面通过例子直接来展示：
-- 创建表test create table `test` ( `id` int not null , `name` varchar(255) null , `date` timestamp null , `class` varchar(255) null ); insert into test (id,name,date,class) values (1,'张三','2017-03-01','a班'); insert into test (id,name,date,class) values (2,'李四','2017-03-02',''); insert into test (id,name,class) values (3,'王五','c班'); select * from test;
select count(date),count(class) from test;
看到这里应该明白了，直观看空字符和null的区别在于，在做count计算的时候，空字符也会被计算在里面，而null不会。有些同学在使用where is null 和is not null 的时候也要注意数据库中的“空值”是空字符还是null。
不然统计结果可能并不是你想要的。
平时有些数据是需要借助python 来处理的，我们来看看python获取数据的时候有哪些需要注意的。
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；
先看第一种：导出到csv，python 读取
第二种：
两种方式读取的数据居然不一样！
1、第一种把数据从mysql导出后，python读取时，空值即为null；
2、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。
个人理解的等式
null(数据库)=none(python列表)=nan(pandas)
空字符(数据库)=空字符(python列表)=空字符(pandas)
从csv中获取数据时：空值(csv)=null(数据库)=nan(pandas)
转为csv数据时：数据库中的null\空字符和pandas中的nan\空字符，都变成csv中的空值
在python处理完数据后，往数据库写数据的时候也一样。注意注意！
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持www.887551.com。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
