gestion Aucune valeurs dans la conversion en numpy recarray

Question

Existe-t-il une manière élégante de gérer les valeurs None dans la conversion d'une liste de tuples en une recarray numérique en utilisant l'appel unique à np.rec.fromrecords? En supposant que je sais ce que je veux la valeur manquante soit (par exemple -1 pour les entiers), comment puis-je attraper et manipuler l'exemple ci-dessous artificiel:

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') 

Je devine que je dois faire sur une par champ afin d'éviter de manquer les True TypeErrors ailleurs dans le recarray. Est-il possible d'isoler où (c'est-à-dire quels champs) dans le recarray je veux que cette conversion s'applique. Mon cas d'utilisation réel est la conversion des enregistrements pyodbc en recarrays numpy.

Answer 1

Retour -1 pour les valeurs de la colonne NULL à l'aide de la requête de base de données, quelque chose comme ceci:

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

Ceci renvoie -1 pour les valeurs ColumnName qui sont NULL, sinon la valeur réelle est renvoyée. Documentation pour COALESCE here si nécessaire. Cela vous permet de fournir une valeur de remplacement NULL uniquement pour les colonnes dont vous avez besoin et ne masque pas les exceptions TypeError qui vous intéressent.