Heterogeneous data sometimes detect wrong columns type
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评估
调研方向
从提供的非齐次 JSON 示例和 JSONTables.jsontable 调用开始，然后对结果表运行 Tables.columntable，以复现转换错误。跟踪如何检测某些行中缺失的字段的列类型；当示例能够构建表且不发生 Missing-to-Int64 转换失败时，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 71
- 派生
- 11
- 平均合并
- 7 天 7 小时
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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