CsvReadOptions.null_regex has no effect: matching values are read as literal strings, and fail the read in a numeric column
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 76/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Lĩnh vực
- backend, data-engineering
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu trong crates/core/src/options.rs và src/source.rs:187 của datafusion-datasource-csv, sau đó so sánh reader builder với cách xử lý null_regex trong src/file_format.rs:547. Bổ sung coverage cho python/tests/test_context.py bằng cách sử dụng một giá trị khớp trong một cột số, rồi chạy các bài kiểm tra tùy chọn CSV. Hoàn thành khi các trường khớp trở thành NULL đối với cả cột string và cột số, đồng thời hành vi được mô tả trong docs/source/user-guide/io/csv.md vẫn chính xác.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Describe the bug
CsvReadOptions.null_regex is accepted everywhere it is offered, but the CSV
reader never applies it. Values matching the regex are read as literal strings,
and when a matching value sits in a column typed as an integer the read fails
outright instead of producing NULL.
This is not a bug in this crate — python/datafusion/options.py stores the
value and crates/core/src/options.rs copies it into DataFusion's
CsvReadOptions correctly. The root cause is in DataFusion itself; see below.
To Reproduce
from pathlib import Path
from datafusion import CsvReadOptions, SessionContext
p = Path("probe.csv")
p.write_text("id,name\n1,alice\n2,N/A\n3,carol\n")
ctx = SessionContext()
options = CsvReadOptions().with_has_header(True).with_null_regex(r"^(null|NULL|N/A)$")
ctx.read_csv(p, options=options).show()
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | alice |
| 2 | N/A | <- expected NULL
| 3 | carol |
+----+-------+
Every entry point behaves the same way — the CsvReadOptions(null_regex=...)
constructor, with_null_regex(), read_csv(), register_csv(), and SQL:
ctx.sql("""
CREATE EXTERNAL TABLE t (id INT, name VARCHAR)
STORED AS CSV LOCATION 'probe.csv'
OPTIONS ('format.has_header' 'true', 'format.null_regex' '^(null|NULL|N/A)$')
""")
ctx.sql("select * from t").show() # same output, N/A not nulled
The SQL form does not reject the option, and giving an explicit schema does not
change anything, so this is not schema inference choosing Utf8.
When the matching value is in a numeric column, the read fails rather than
returning the wrong value:
p.write_text("id,value\n1,10\n2,N/A\n3,30\n")
ctx.sql("""CREATE EXTERNAL TABLE t2 (id INT, value BIGINT) STORED AS CSV
LOCATION 'probe.csv'
OPTIONS ('format.has_header' 'true', 'format.null_regex' '^(null|NULL|N/A)$')""")
ctx.sql("select * from t2").show()
DataFusion error: Arrow error: Parser error: Error while parsing value 'N/A' as
type 'Int64' for column 1 at line 2. Row data: '[2,N/A]'
This is the case that matters in practice: N/A, NULL and - placeholders
in otherwise numeric columns are the reason to reach for null_regex at all.
Expected behavior
A field matching null_regex is read as NULL, whatever the column's type.
Additional context
Why the existing coverage does not catch it: test_read_csv_with_options in
python/tests/test_context.py does set null_regex="[pP]+aris", but the only
Paris in its fixture is on the #Charlie;35;Paris line, which comment="#"
removes before the reader sees it. The None in that test's expected output
comes from truncated_rows=True on the Bob;25 row, not from null_regex. The
test pins that the option parses, which is what its comment says it is for — it
does not pin the behavior.
docs/source/user-guide/io/csv.md documents with_null_regex as "Treat these
as NULL", so the documented behavior and the actual behavior disagree.
Root cause (upstream). In datafusion-datasource-csv 55.0.0, the version
this repository pins, null_regex is applied during schema inference but never
to the reader that actually parses the rows:
src/file_format.rs:547sets it on thearrow::csv::reader::Formatused for
infer_schema.src/source.rs:187builds thecsv::ReaderBuilderthat reads the data, and
callswith_delimiter,with_header,with_quote,with_truncated_rows,
with_terminator,with_escapeandwith_comment— but not
with_null_regex.arrow_csv::reader::ReaderBuilder::with_null_regexexists
in arrow 59.2.0 and is simply never called.
CsvSource already holds the full CsvOptions, so self.options.null_regex is
in scope at that point — it looks like a few lines in builder(), mirroring the
escape and comment blocks just below it.
I could not find this reported in either this repository or apache/datafusion.
If you would rather track it upstream, I am happy to open it against
apache/datafusion and link it back here.
Found while working on #1728 / #1732, which is why the advanced-options example
there keeps with_null_regex set but puts its N/A in a string column, so the
example runs. Happy to take the fix if it turns out to be on this side.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 605
- Fork
- 176
- Merge trung bình
- 1 ngày 23 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 8
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của apache/datafusion-python
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
apache/datafusion-python#1726 ·
-
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 88/100
apache/datafusion-python#1691 ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
apache/datafusion-python#1644 ·
-
enhancement
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
apache/datafusion-python#1737 ·
-
bug good first issue
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
apache/datafusion-python#1728 ·
Tất cả issue của apache/datafusion-python
Issue tương tự
-
Add: hunch Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·