将pandas integer dataframe保存到csv（缺少值）以导入SQL

Question

我用Python从网上搜集了一些棒球数据，并将其保存在Pandas数据框中。其中一列包含数字播放器标识代码，但通常为空。因为Pandas整型列不能包含nan，所以当我将数据导出到csv时，此列已转换为float并保存为这样。在

当我尝试在mssqlserver数据库中运行大容量插入时，这会导致问题，因为相关列被定义为“INT”类型（并且还包含另一个表的外键约束）。引发以下错误消息：

Bulk load data conversion error (type mismatch or invalid character for the specified codepage)

我尝试了here提供的建议，但似乎更改float的格式并不能解决问题，而且SQLServer仍然会抛出相同的错误。在

我知道，像pyodbc这样的包提供了将数据传输到数据库的另一种方法，但是我的数据帧相当大（大约6百万行，70列），而且我发现这个过程太慢了，至少与保存到csv和导入相比。在

我怎样才能最好地解决这个问题？最后，我并不想保存到csv并在sqlserver中使用大容量插入，但我确实想要一个同样快的方法。在

Answer 1

pd.fillna(-1)

这将把所有空白值填充到所需的值（例如负值）。有关更多参数，请参见documentation。在