调整pandas read_sql_query NULL 值处理？

Question

当我这样做时

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")。这很烦人，尤其是当您读取具有 NULL 值的浮点列时。

read_sql_table 版本工作正常，因为我想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 值也解释为float("nan")？

Answer 1

根据 wesm 在链接页面中的评论，似乎 an issue 被提出，并且类似的东西 - coerce_float 参数 - 在版本 0.7.2 中被添加到 pandas：

嗨亚瑟，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

虽然pandas.read_sql_query 0.18.1 docs 中的描述似乎令人困惑：

coerce_float : 布尔值，默认为真

尝试将值转换为非字符串、非数字对象（如 decimal.Decimal）为浮点，这对 SQL 结果集很有用