Heterogeneous data sometimes detect wrong columns type
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
Direzione di ricerca
Inizia con l’esempio JSON non omogeneo fornito e la chiamata a JSONTables.jsontable, quindi esegui Tables.columntable sulla tabella risultante per riprodurre l’errore di conversione. Traccia il modo in cui vengono rilevati i tipi delle colonne per i campi assenti in alcune righe; il lavoro è completato quando l’esempio costruisce una tabella senza un errore di conversione Missing-to-Int64.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
There are combinations of heterogeneus data where the wrong column types are discovered.
For example:
using JSONTables
using Tables
nonhomogenous = """
[
{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
{"b": 4, "c": 8, "d": 5}
]
"""
JSONTables.jsontable(nonhomogenous)
You got:
JSONTables.Table{false, JSON3.Array{JSON3.Object, Base.CodeUnits{UInt8, String}, Vector{UInt64}}}([:a, :b, :c, :d], Dict{Symbol, Type}(:a => Union{Missing, Int64}, :b => Int64, :d => Int64, :c => Int64), JSON3.Object[{
"a": 1,
"b": 2,
"c": 3
}, {
"b": 4,
"c": 8,
"d": 5
}])
d type is detected as Int64 and this throws an error when building a table:
ct = Tables.columntable(jt)
ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type Missing to an object of type Int64
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 71
- Fork
- 11
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
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- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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