pandas读取数据库整数形式的19位数据长度的float类型精度大坑!!!!

在使用Pandas从数据库读取订单表时,遇到userid字段因包含空值被转换为float类型导致精度丢失的问题。本文介绍如何通过在SQL查询中排除空值,保持数据完整性。

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pandas读取数据库order订单表,字段userid在mysql里是bigint19位数字,用pandas.read_sql()连接后,因为userid有空值,也就是nan,会把这个userid列转为float类型,获得的数据精度丢失
数据库中的userid是8结尾,在pandas读取后是6结尾
之前我盲目的看网上教程,说什么把float→int64,或者float→str,结果都不行,因为获取的数据就是6结尾,最后我想到一个办法就是源头错误那就源头解决,读取数据库的时候筛选非空行

df=pd.read_sql('select * from table where UserUID is not null',conn)

数据就正确了

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