обработка None значений в преобразовании в NumPy Recarray

Question

Есть ли изящный способ обработки None-значений при преобразовании списка кортежей в пустой массив с использованием одного вызова np.rec.fromrecords?Если я знаю, что хочу, чтобы отсутствующее значение было (например, -1 для целых чисел), как мне поймать и обработать приведенный ниже пример:на основе поля, чтобы избежать пропусков истинных ошибок типа TypeErrors в другом месте в массиве данных.Есть ли способ выделить , где (то есть, какие поля) в повторном массиве, я хочу, чтобы это преобразование применялось.Мой реальный пример использования - преобразование записей pyodbc в массивные записи.

Answer 1

Возвращает -1 для значений столбца NULL, используя запрос к базе данных, что-то вроде этого:

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

Это вернет -1 для значений ColumnName, которые имеют значение NULL, в противном случае возвращается фактическое значение. Документация для COALESCE здесь при необходимости. Это позволяет вам указывать значение замены NULL только для тех столбцов, которые вам нужны, и не маскирует TypeError исключений, о которых вы должны заботиться.