在 Python Pandas 中将 NaN 转换为 Oracle Null

Question

执行以下函数时出现此错误，这是因为尝试将 NaN 插入数字列。始终用 0 替换 NaN 确实有效，但用 None 替换无效。任何想法将不胜感激

def insertData(table_name, schema_name, df):
    if not df.empty:

        #input_data[file].fillna(0, inplace=True) # This works but replacing with 0's is not ideal
        df.where(pd.notnull(df), None) #This does not work
        values = df.to_dict(orient='records')
        table = sa.Table(table_name , conndict['meta'], autoload=True, schema=schema_name)
        result_proxy = conndict['conn'].execute(table.insert(), values)
        return result_proxy
    else:
        return None

(cx_Oracle.DatabaseError) DPI-1055：值不是数字 (NaN)，不能用于 Oracle 数字

Answer 1

嗯，Pandas 有自己漂亮的 DataFrame.to_sql() 方法，它会自动处理 NaN --> NULL 转换：

df.to_sql('tab_name', sql_alchemy_conn, if_exists='append', index=False)

如果您的 DF 有字符串 (object) 列，请使用 dtype 参数 (see an example in this answer)