在转换为 numpy 重新数组时处理 None 值

发布于 2024-11-29 20:01:34 字数 596 浏览 1 评论 0原文

在使用对 np.rec.fromrecords 的单次调用将元组列表转换为 numpy 记录数组时，是否有一种优雅的方式来处理 None 值？假设我知道我想要的缺失值是什么（例如整数为 -1），我如何捕获并处理下面的人为示例：

import numpy as np
a = [('Bob', 40, 3.14), ('Sue', 38, 6.28), ('Jim', None, 9.42)]
dtype = [('NAME', 'S10'), ('AGE', np.int32), ('SCORE', np.float64)]
try:
    b = np.rec.fromrecords(a, dtype=dtype)
except TypeError:
    # Convert None to 0 for AGE field here instead of raising the error
    raise TypeError('Caught a TypeError')

我猜我必须在每个字段的基础上执行此操作，以便避免在重新数组中的其他地方丢失真正的类型错误。有没有什么方法可以隔离我希望应用此转换的记录中的位置（即哪些字段）。我的真实用例是将 pyodbc 记录转换为 numpy 记录。

原文

Is there a graceful way of handling None values in a conversion of a list of tuples to a numpy recarray using the single call to np.rec.fromrecords? Assuming I know what I want the missing value to be (e.g. -1 for integers), how do I catch and handle the below contrived example:

import numpy as np
a = [('Bob', 40, 3.14), ('Sue', 38, 6.28), ('Jim', None, 9.42)]
dtype = [('NAME', 'S10'), ('AGE', np.int32), ('SCORE', np.float64)]
try:
    b = np.rec.fromrecords(a, dtype=dtype)
except TypeError:
    # Convert None to 0 for AGE field here instead of raising the error
    raise TypeError('Caught a TypeError')

I'm guessing that I would have to do this on a per-field basis in order to avoid missing true TypeErrors elsewhere in the recarray. Is there any way of isolating where (ie. what fields) in the recarray I want this conversion to apply. My real use case is converting pyodbc records to numpy recarrays.

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梦一生花开无言 2024-12-06 20:01:34

使用数据库查询为 NULL 列值返回 -1，如下所示：

SELECT COALESCE(ColumnName, -1) FROM Schema.Table;

这将为 NULL 的 ColumnName 值返回 -1，否则返回实际值。如果需要，可在此处获取 COALESCE 文档。这允许您仅为所需的列提供 NULL 替换值，并且不会屏蔽您应该关心的 TypeError 异常。

Return -1 for the NULL column values using the database query, something like this:

SELECT COALESCE(ColumnName, -1) FROM Schema.Table;

This will return -1 for ColumnName values that are NULL, otherwise the actual value is returned. Documentation for COALESCE here if needed. This allows you to provide a NULL replacement value only for the columns you require, and will not mask TypeError exceptions that you should care about.

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