调整pandas read_sql_query NULL值处理？

Question

当我做

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

engine = create_engine('sqlite://')
conn = engine.connect()
conn.execute("create table test (a float)")
for _ in range(5):
    conn.execute("insert into test values (NULL)")

df = pd.read_sql_query("select * from test", engine)
#df = pd.read_sql_table("test", engine)
df.a

结果是一列None值而不是float("nan").这是非常烦人的,特别是如果您读取具有块值的NULL值的浮点列.

该read_sql_table版本工作正常,因为我认为它可以使用类型信息.

有没有一种简单的方法可以调整read_sql_query以将NULL值解释为float("nan")？

Answer 1

似乎有人提出了一个问题coerce_float，并且类似的东西 -参数 - 在 0.7.2 版本中被添加到 pandas 中，根据链接页面中 wesm 的评论：

你好，arthur，我添加了一个选项 coerce_float （在上面的提交中），它转换 Decimal -> float 并用 NaN 填充 None 。将 Decimal 转换为 float 仍然非常慢。将成为即将发布的 0.7.2 的一部分

尽管pandas.read_sql_query 0.18.1 文档中的描述似乎令人困惑：

coerce_float ：布尔值，默认 True

尝试将非字符串、非数字对象（例如decimal.Decimal）的值转换为浮点型，这对于 SQL 结果集很有用