摘要
你知道数据库中如何用 SQL 统计某个表中所有列的空值情况吗？如果知道，别着急走开，继续看看跟您的方法有何异同。如果不知道，恭喜您来对地方了，下面跟着我一起去实现吧！

今天在数据库中处理缺失值时，我想统计表中每一列的空值情况，常规的方法就是用 COUNT 聚合函数结合 CASE WHEN ... 子句，这种方法的确可以实现，但是该方法要求表中有多少列，你的 SELECT 语句中就得写相应数量的列，每一列写一个 CASE WHEN... 子句。如果列数少的情况确实没问题，但是如果你的目标表包含数十上百列甚至更多，那阁下又应该如何应对呢？是不是继续按此方法写几十上百个 COUNT(CASE WHEN ...) 子句呢？原则上可行，但实际不可取。这种情况下，另一种明智的选择就是结合 Python，可以高效实现我们的目的。

接下来，我将分别讲讲常规的 SQL 实现和 ”Python+SQL“ 的高效简洁实现方法。

1. 常规 SQL 实现

以 SQLite 数据库为例，假设我们在数据库中有一张表 HIV_dataset，现在我想处理缺失值，但我想一次性查询所有列的空值情况，实现方式如下：

-- Retrieve the number of null values for all columns
SELECT count(CASE WHEN Country IS NULL OR Country = 'Null' THEN 1 END) country_null_count,
    count(CASE WHEN Year IS NULL 
    OR Year = 'Null' 
    OR Year = 0 THEN 1 END) year_null_count,
    count(CASE WHEN PeopleLivingWithHIV IS NULL 
    OR PeopleLivingWithHIV = 'Null' 
    OR PeopleLivingWithHIV = 0 THEN 1 END) phiv_null_count,
    count(CASE WHEN deaths_due_to_HIV IS NULL 
    OR deaths_due_to_HIV = 'Null' 
    OR deaths_due_to_HIV = 0 THEN 1 END) dhiv_null_count,
    count(CASE WHEN Country_Population IS NULL 
    OR Country_Population = 'Null' 
    OR Country_Population = 0 THEN 1 END) cp_null_count,
    count(CASE WHEN GDP_PerCapita IS NULL 
    OR GDP_PerCapita = 'Null' 
    OR GDP_PerCapita = 0 THEN 1 END) gdp_null_count,
    count(CASE WHEN unemployment_rate IS NULL 
    OR unemployment_rate = 'Null' 
    OR unemployment_rate = 0 THEN 1 END) ur_null_count,
    count(CASE WHEN School_enrollment_rate IS NULL 
    OR School_enrollment_rate = 'Null' 
    OR School_enrollment_rate = 0 THEN 1 END) ser_null_count,
    count(CASE WHEN Women_living_with_HIV_Percentage IS NULL 
    OR Women_living_with_HIV_Percentage = 'Null' 
    OR Women_living_with_HIV_Percentage = 0 THEN 1 END) whiv_null_count,
    count(CASE WHEN Mother_to_child_HIV_transmission_rate IS NULL 
    OR Mother_to_child_HIV_transmission_rate = 'Null' 
    OR Mother_to_child_HIV_transmission_rate = 0 THEN 1 END) mctr_null_count
FROM Hiv_dataset;

PS：我这里将0也算作空值，是由于业务本身特殊，实际上有些情况下0不算做缺失值，所以0能不能算作空值，得根据实际情况而定。数据库中正常情况下判断空值的条件应该是”真正的空值（IS NULL）、空字符串“或者像我这里的字符串”Null“，所以判空条件是这几个条件的组合，用逻辑或（OR）连接，像这样：

SELECT COUNT(*)
WHERE COALESCE(column_name) = '' OR column_name = 'Null' 
FROM table_name;

对于“Null”，如果你的数据中不同格式（大小写混合、全小写、全大写），那你可以采取将目标列全转换为小写再做判断，只需把 column_name = 'Null' 条件改成 lower(column_name) = 'null' 即可。

回到原来的关注点，从上面的大段代码中你是否发现代码过于臃肿？每一列其实都是相同的实现语句，只是列名不同而已。这还是只是10列，正如之前所说，如果目标表有数十上百列甚至更多的话，你还通过这种方式吗？那显然不可取，而且显得很笨拙和臃肿。这个时候就轮到 Python 出场的时候啦。

2. Python+SQL 实现

在 Python 环境中，要统计数据库表中所有列的空值情况，可以通过循环迭代轻松实现，而且代码简洁高效，是字段数量较多时候的不二之选。同样以 SQLite 数据库为例，继续用前面的示例表，以下是实现方法：

import sqlite3

if __name__ == "__main__":
    # The file path for database and table name
    db_path = r"E:/Learning-Notes/LYX_Asignment/HIV_analysis.db"
    table_name = "Hiv_dataset"

    # Connect to sqlite database
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()

    # Get names of all columns for the specified table
    cursor.execute(f"PRAGMA table_info({table_name})")
    columns = [row[1] for row in cursor.fetchall()]

    # Build a dynamic query that retrieves the number of all columns for table
    null_count_query = (
        "SELECT "
        + ", ".join(
            [
                f"COUNT(CASE WHEN {col} IS NULL OR {col} = 'Null' OR {col} = 0 THEN 1 END) AS {col}_null_count"
                for col in columns
            ]
        )
        + f" FROM {table_name}"
    )

    # Perfom the query
    cursor.execute(null_count_query)
    null_counts = cursor.fetchone()

    # Print the results
    print("The overview of missing values for all columns:")
    for col, count in zip(columns, null_counts):
        print(f"{col}: {count}")

    # Close the connection
    cursor.close()
    conn.close()