检查从 SQL 数据库获取的数据中的空值

Question

我想将数据存储在从数据库中获取的 numpy 数组中。我想确保没有空值 (None) 进入 numpy 数组（无论如何都会抛出错误）。我尝试通过以下方式进行操作，但它不起作用。出于某种原因，NullValueCheck() 始终 returns true 我如何了解空值并对其采取措施？

import numpy as np
import pyodbc as odbc

cnxn = odbc.connect(conn_string)
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("""SELECT ID, BuildingID, Title FROM Something"""")

rows = cursor.fetchall()
cnxn.close()

ID = [i[0] for i in rows]
buildingID = [i[1] for i in rows]
title = [i[2] for i in rows]

def NullValueCheck(rows):
     if (any(elem is None for elem in rows[0])):
         return True
     else:
         return False

if NullValueCheck(rows):
    ID_array = np.fromiter(ID, dtype= np.int32)

编辑： 事实证明，我不必编写所有这些代码。我可以使用 pandas dataframe 实现相同的效果，我想从 numpy array.

import pandas as pd
import pyodbc as odbc

cnxn = odbc.connect(conn_string)
df = pd.io.sql.read_sql("""SELECT ID, BuildingID, Title FROM Something""", cnxn)

Answer 1

我发现这在您的来源中最容易解决 SQL。 COALESCE 在这里很有帮助：

df = pd.io.sql.read_sql("""SELECT ID, COALESCE(BuildingID, 0) AS BuildingID, Title FROM Something""", cnxn)

如果 BuildingID 的值为 NULL，这将 return 0。不同的 SQL 数据库具有特定的 NULL 检查功能（例如 SQL Server 中的 ISNULL，MySQL 中的 IFNULL），但是 COALESCE 是跨数据库兼容性最强。

检查从 SQL 数据库获取的数据中的空值

Check null values in data fetched from SQL database

numpy

pyodbc

python-3.x