python读取csv nan值写入正确的值进入mysql

在Python中读取CSV文件并处理NaN值，然后将这些数据写入MySQL数据库，可以分为几个步骤：

1. 导入必要的库。使用`pandas`来读取和处理CSV文件，使用`sqlalchemy`来创建数据库连接和执行SQL语句，以及`mysql-connector-python`或`pymysql`等库作为数据库驱动。

2. 使用`pandas`读取CSV文件。`pandas`的`read_csv`函数可以自动识别文件中的NaN值，并将其转换为`pandas`的`NaN`对象。

3. 清洗数据。在这个阶段，你可以对数据进行任何必要的处理，比如填充或删除NaN值。

4. 创建数据库连接。使用`sqlalchemy`创建引擎，然后可以创建连接。

5. 将清洗后的数据写入MySQL数据库。可以使用`pandas`的`to_sql`方法将DataFrame直接写入数据库表中，或者手动构造SQL语句插入数据。

下面是一个简化的代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取CSV文件，pandas会将缺失值转换为NaN
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 填充NaN值，例如用0或者某个特定值
df.fillna(0, inplace=True)

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host/dbname')

# 将DataFrame写入MySQL数据库表
df.to_sql('your_table', con=engine, if_exists='replace', index=False)

# 注意：if_exists参数控制了当表已经存在时的行为，'replace'会替换旧表，'append'会添加新数据到旧表，'fail'如果表已存在则会引发错误。

请根据实际情况调整上面代码中的数据库连接信息、CSV文件路径、表名以及处理NaN值的逻辑。