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¿Reemplazar el valor NULL con Zero en la tabla de la geodatabase usando el analizador de Python de la calculadora de campo de ArcGIS?

¿Reemplazar el valor NULL con Zero en la tabla de la geodatabase usando el analizador de Python de la calculadora de campo de ArcGIS?


Tengo algunas dificultades para cambiar los valores "NULL" a cero en la geodatabase. Probé el siguiente código de Python en ArcGIS 10.1 ("Calculadora de campo") para cambiarlo, pero no funcionó.

Código de secuencia de comandos de prelógica:

def RemoveNULL (x): si x es None: return "elif x ==": return '0' else: return x

Campo de cálculo:

EliminarNULL (str (! DEAD_VOL_PER_HA_SPP1_125!))

Mensaje de error:

ERROR: 999999: Error al ejecutar la función. El tipo de valor es incompatible con el tipo de campo. [dead_pine] No se pudo ejecutar (calcular el campo)

Puedo ver por tu nombre de campo! DEAD_VOL_PER_HA_SPP1_125!que el campo que está calculando es probablemente un campo de tipo entero o flotante. Suponiendo que esto sea cierto, no puede escribir un espacio o"en un campo basado en números (p. ej.regresar"). Los valores válidos para campos basados ​​en números incluyenNingunoo un valor numérico.

Deberá crear un nuevo campo de texto para almacenar el carácter especial (es decir, un espacio) o cambiar elregresarsalida a un número entero o flotante.

Lo siguiente funciona tanto para campos de texto como numéricos (analizador de Python):

def replaceNull (x): si x es None: return 0 else: return x

replaceNull (! YourFieldName!)

Cree un nuevo campo y coloque el tipo de campo es texto, después de eso, debe usar la calculadora de campo el valor simplemente seleccionando todos los "nulos" y cámbielos a "0".


Cómo: Reemplazar el texto en varios campos en una tabla de atributos usando la herramienta Calculadora de campo

Una tabla de atributos es una base de datos que contiene información no espacial sobre un conjunto de características geográficas en un sistema de información geográfica (SIG). La información está organizada de modo que cada fila represente una característica y cada columna represente un atributo de característica. En ArcGIS, las filas se conocen como registros y las columnas son campos. Cada campo almacena un tipo específico de datos, como un número, una fecha o un fragmento de texto.

Las instrucciones proporcionadas describen cómo utilizar la función Reemplazar en la herramienta Calculadora de campo para reemplazar el texto en varios campos dentro de una tabla de atributos sin tener que editar cada registro individualmente.


Nombre / Alias

El nombre de la clase de entidad es un identificador único que identifica la clase de entidad. La forma más popular de nombrar una clase de entidad es con mayúsculas y minúsculas o con un guión bajo, como MajorRoads o Major_Roads.

Cuando crea una clase de entidad, debe darle un nombre que indique qué datos almacena la clase de entidad. Los nombres de las clases de entidad deben ser únicos en una base de datos o geodatabase; no puede tener más de una clase de entidad con el mismo nombre. No se permite tener dos clases de entidades con el mismo nombre en la misma geodatabase, incluso si se incluyen en diferentes datasets de entidades.

Sin embargo, el nombre que indica cuando crea la clase de entidad en ArcGIS for Desktop no es el nombre de la clase de entidad tal como aparece en la base de datos o geodatabase. La base de datos o geodatabase agrega el nombre del esquema en el que se almacena la clase de entidad. En todas las bases de datos, excepto en Oracle, el nombre de la base de datos también se agrega al nombre. Esto se conoce como el nombre de clase de entidad totalmente calificado. Por ejemplo, si el usuario Werther crea una clase de entidad llamada alpacas en la base de datos spdata, el nombre completo de la clase de entidad es

Por lo tanto, es posible que otros usuarios creen clases de entidad llamadas alpacas porque las clases de entidad que crean tendrán sus nombres de usuario agregados a los nombres de clase de entidad. Por ejemplo, si el usuario Gretchen creó su propia clase de entidad de alpacas, el nombre completo sería

Sin embargo, no se recomienda reutilizar los nombres de las clases de entidad incluso si están almacenados en diferentes esquemas o bases de datos. En este ejemplo, si ambas clases de entidad contienen información sobre alpacas, no habría razón para tener dos clases de entidad separadas. Si los datos eran claramente diferentes entre las dos clases de entidades, los nombres de las clases de entidades deberían reflejar eso.

En Informix, incluso si almacena las clases de entidad en esquemas separados, no pueden tener el mismo nombre.

  • Los nombres deben comenzar con una letra, no con un número o un carácter especial como un asterisco (*) o un signo de porcentaje (%).
  • Los nombres no deben contener espacios. Si tiene un nombre de dos partes para su tabla o clase de entidad, conecte las palabras con un guión bajo (_), por ejemplo, garbage_routes.
  • Los nombres no deben contener palabras reservadas, como seleccionar o agregar. Consulte la documentación de su DBMS para obtener palabras reservadas adicionales.
  • La longitud de la clase de entidad y los nombres de las tablas depende de la base de datos subyacente. La longitud máxima del nombre para las clases de entidad de la geodatabase de archivos es de 160 caracteres. Asegúrese de consultar la documentación de su DBMS para conocer las longitudes máximas de los nombres.

No se admiten los nombres de tablas o clases de entidad con los siguientes prefijos:

Cambiar el nombre de los campos

Puede cambiar el nombre de los campos en una tabla o clase de entidad desde la pestaña Campos del cuadro de diálogo Propiedades. Los campos de una geodatabase de la versión ArcGIS 10 y posteriores admiten el cambio de nombre, y los campos de las tablas de la base de datos pueden cambiarse de nombre.

Para cambiar el nombre de un campo, haga clic con el botón derecho en la clase de entidad o tabla en el árbol de Catálogo y haga clic en Propiedades. Haga clic en la pestaña Campos para ver una lista de campos en esa tabla o clase de entidad. Haga clic en el texto del campo cuyo nombre desea cambiar y escriba un nuevo nombre. Haga clic en Aceptar para aplicar sus cambios y cerrar el cuadro de diálogo Propiedades.

Las restricciones para los nombres de campo son similares a las de los nombres de clases de entidad y tabla.

  • Los nombres deben comenzar con una letra, no con un número o un carácter especial como un asterisco (*) o un signo de porcentaje (%).
  • Los nombres no deben contener espacios.

Si tiene un nombre de campo de dos partes, conecte las palabras con un guión bajo (_), por ejemplo, customer_address.

Consulte la documentación de su DBMS para obtener palabras reservadas adicionales.

No se puede cambiar el nombre de los siguientes campos:

  • Campos ObjectID y GlobalID
  • Cualquier campo relacionado con la forma Forma, longitud de la forma, área de la forma
  • Los campos de ponderación de red o rol auxiliar habilitados de una clase de entidad de red
  • Campos de representación
  • Campos en una clase de entidad que participan en un dataset de red, un terreno o una estructura catastral
  • Campos utilizados para el seguimiento del editor
  • Campos de clave principal y clave externa de clase de relación
  • El campo Subtipo
  • Campos ráster

Alias

Cuando crea una tabla o clase de entidad en una geodatabase, puede asignarle un alias. Un alias es un nombre alternativo. Si asigna un alias a una tabla o clase de entidad, ese es el nombre que ven los usuarios cuando lo agregan a ArcMap. Los usuarios aún pueden buscar el nombre de la tabla o clase de entidad yendo a la pestaña Fuente del cuadro de diálogo Propiedades de capa.


Instrucción If del analizador de Python de Arcmap Field Calculator

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Форматы данных ГИС. Оформление и качество

En este curso, el segundo en la Especialización en Sistemas de Información Geográfica (SIG), profundizará en los tipos de datos comunes (como datos raster y vectoriales), estructuras, calidad y almacenamiento durante cuatro módulos de una semana de duración: Semana 1: Obtenga información sobre los modelos y formatos de datos, incluida una comprensión completa de los conceptos de ráster y datos vectoriales. También aprenderá sobre las implicaciones de la escala de los datos y cómo cargar capas desde servicios web. Semana 2: Cree un modelo de datos vectoriales utilizando tablas de atributos vectoriales, escribiendo cadenas de consultas, definiendo consultas y agregando y calculando campos. También aprenderá a crear nuevos datos a través del proceso de digitalización y utilizará las herramientas de edición integradas en ArcGIS. Semana 3: Aprenda sobre los mecanismos comunes de almacenamiento de datos dentro de SIG, incluidas geodatabases y shapefiles. Aprenda a elegir entre ellos para sus proyectos y cómo optimizarlos para velocidad y tamaño. También trabajará con rásteres por primera vez, utilizando modelos de elevación digitales y creando productos de análisis de pendientes y distancias. Semana 4: Explore conjuntos de datos y evalúe su calidad e incertidumbre. También aprenderá a llevar sus mapas y datos a Internet y a crear mapas web rápidamente con ArcGIS Online. Tome Formatos, Diseño y Calidad de Datos SIG como un curso independiente o como parte de la Especialización en Sistemas de Información Geográfica (SIG). Debe tener una experiencia equivalente a completar el primer curso de esta especialización, Fundamentos de SIG, antes de tomar este curso. Al completar la segunda clase de la especialización, obtendrá las habilidades necesarias para tener éxito en el programa completo.

Получаемые навыки

Análisis espacial, análisis, flujo de trabajo, gestión de datos

Рецензии

Nick, tú y tu equipo hicieron un buen trabajo para hacer que el curso fuera agradable, el único problema que enfrenté fue tener problemas para descargar los datos de la tarea del tutorial 2. Aún así, fue una muy buena experiencia.

Buen curso, bien estructurado para ofrecer habilidades invaluables, que van desde la gestión de datos hasta el resultado final después del procesamiento. Buena exposición a la caja de herramientas, esperando más en el próximo curso.

Este módulo trata sobre trabajar con datos vectoriales. Revisaremos el geoprocesamiento y presentaremos la herramienta de intersección. Este módulo también cubre la escritura de cadenas de consulta para subconjuntos de datos, agregar y calcular campos, configurar selecciones, editar y crear clases de entidad y todo lo que necesita saber sobre la digitalización de datos.

Преподаватели

Nick Santos

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[MÚSICA] Hola a todos y bienvenidos. En esta lección, vamos a continuar con la serie que tenemos sobre flujos de trabajo, donde reunimos componentes de GIS en formas más realistas en las que realmente trabajaría con sus datos. En esta conferencia sobre flujos de trabajo, cubriremos la preparación de datos. Y cómo vamos a hacer eso es que vamos a echar un vistazo a la tarea final de la primera clase en esta especialización sobre los datos de votación para una de las propuestas en las elecciones de 2012 en California. Y vamos a pasar por la limpieza de datos que hice para proporcionarte los datos para esa tarea. Tan bueno como hubiera sido si los datos simplemente funcionaran para esta tarea desde el sitio web del que los obtuve. No fue así y tuve que prepararme un poco para dejarle claro lo que tenía que hacer para la tarea. Incluso a medida que avanza en el uso de GIS, todavía encontrará muchas situaciones en las que necesitará además de datos o. Trabaje un poco con los atributos para obtener el formato que necesita para hacer su análisis. No es tan agradable como conectarlo todo a una herramienta de geoprocesamiento y decir, listo. Porque a veces sus tipos de datos no coinciden, o algunas veces una herramienta necesita cierta información. Y necesita usar la calculadora de campo para generar esa información basada en otra herramienta. Entonces, en esta lección, le mostraré la preparación de datos que hice para preparar los datos para esa tarea anterior, de modo que comprenda de manera más realista cómo sucede esto cuando hace un análisis GIS.Para aquellos de ustedes que no hicieron esa tarea o que están en esta clase sin haber hecho la clase anterior, lo que estamos viendo aquí es una capa de los distritos electorales de California. Y si nos acercamos un poco los veremos más donde el casco urbano tiene recintos mucho más pequeños. Los recintos son donde la gente va a votar. Una tabla de atributos para esto. Vemos todos los datos de todas las proposiciones aquí. Junto con otros campos. Entonces, vemos el número de votantes para todas estas propuestas. Algunos de estos valores tienen nulos. Si voy a seleccionar por atributos para encontrar algunos, me aseguro de que los datos de las boletas electorales en todo el estado. Elegido y encuentro que el campo de la proposición 37 que estábamos usando, y digo, es nulo, porque el signo igual no funciona con nulo, es una declaración, en este caso. Así que lo haré, lo solicitaré y veré que algunos de estos son nulos. Y si lo reducimos, veremos que son nulos casi en todos los ámbitos aquí. Así que simplemente no tenemos datos para esas sincronizaciones previas. Y esto crea problemas cuando vamos al paso de unión espacial, para intentar agregar los datos al nivel de condados. Y de hecho incluso crea problemas de simbología. Entonces, si vamos a las propiedades y cambiamos a cantidades para la simbología, y encontramos el campo de la proposición 37 ahora. Dice que se alcanzó el tamaño máximo de muestra, que es un problema adicional, pero si hago clic en Aplicar. Esos valores sin valores son solo huecos aquí, por lo que tiene sentido que no sepamos el valor para poder simbolizarlo. Pero al mismo tiempo nos muestra que tenemos algunos problemas de datos. Así que dejemos que & # x27s ejecute la unión espacial que hicimos para la clase anterior. Y las características objetivo son los condados. Y las características conjuntas son los datos de las boletas electorales a nivel estatal. Y lo dejaré bien allí. Y aquí abajo, lo dejaremos unido uno a uno. Pero vamos a agregar este atributo, recuerda. Así que fusiona la regla, vamos a tomar la suma. Y si hago clic en Aceptar y lo ejecuto. Obtenemos nuestro resultado como condados, pero si voy a la tabla de atributos y voy al campo de la proposición 37, seguimos. Entonces, ahora esto también es sorprendente en realidad. Cuando corrí a esto originalmente, ya sea algo que hice o el hecho de que estaba ejecutando la versión anterior de arc GIS significaba que, cuando tenía polígonos que eran noes agregados en uniones especiales, recibí noes en este paso aquí mismo. En este caso, Arc GIS los manejó correctamente y no hay nada que deba hacer. Por lo tanto, trabajar con datos es complicado y es algo a lo que, incluso después de muchos, muchos años, todavía se puede acostumbrar. Porque se comporta de manera diferente en diferentes situaciones. Ahora, si pretendemos que sí tuvimos problemas y estos regresaban como nulos. Todavía le mostraré cómo limpiar un poco estos datos, para que pueda simbolizarlos un poco más uniformemente. Y que puede usarlo en la unión espacial si asumiéramos el problema del que estaba hablando antes. Entonces, si vamos a los datos de las boletas electorales de todo el estado y abrimos la tabla del actuario, y hacemos clic en este campo, usaremos la calculadora de campo para limpiar los datos. Ahora, recuerde que cuando aprendimos sobre los tipos de datos, dije que nil no es igual a cero. Nulo y cero no son lo mismo. Bueno, no lo son, pero a veces quieres tratarlos de esa manera, ¿verdad? Porque. Si necesito resumir las cosas para todos los efectos, nulo es equivalente a 0. No hay información allí. Y, en resumen, si es nulo o 0 no hace ninguna diferencia. Entonces, podemos reemplazar nulo con 0 en el caso de que estemos sumando nuestros datos en este momento. Aunque, en realidad, nulo significa que realmente no conocemos el valor allí. Entonces, este es uno de esos casos en los que voy a usar ese bloque de código que mencioné antes. Y voy a escribir una función, la voy a llamar fill_nulls, y va a tomar un valor original. Y voy a poner dos puntos al final porque eso es lo que haces. Entonces def significa definir una función. Le doy un nombre y entre paréntesis puedo poner los parámetros que puede tomar, las entradas que puede tomar. Y desde Python, necesito sangrar para decir qué & # x27s hay dentro de la función. Y lo que voy a analizar como valor original es el valor de la prop 37 votos a favor. Así que la proposición 37 sí. Así que voy a poner el relleno. Nulos. Prop 37, sí. Entonces, lo que sucederá es que la proposición 37 sí será igual al resultado de la función que escribí cuando pase el valor actual de la proposición 37 sí. Y lo que vamos a hacer es decir si el valor original que es, ya que es un parámetro, se convierte en el valor original cuando responde a la función. Entonces, si el valor original, que es el valor actual de prop 37s & # x27s, y yo no & # x27t realmente necesito los paréntesis aquí. Si el valor original es ninguno, y ninguno es la forma en que escribe nulo en Python. Entonces, invocalo de nuevo en profundidad más. Voy a volver, voy a decir que volver significa salir de la función y devolver el valor. Regrese 0 y luego ingrese nuevamente y luego básicamente diciendo, de lo contrario, si esa condición no se cumple. Si el valor original es diferente a ninguno. Vuelve, recupera el valor original. Entonces, básicamente, lo que estamos diciendo es pasar el valor del registro a través de esta función. Y lo que hace la función es que si el valor original es un valor nulo, lo reemplaza con cero, devuelve un cero para volver al campo sí de la propuesta 37. Si & # x27s es algo diferente a un valor nulo, simplemente devuelve el valor que le pasamos. Por lo tanto, no & # x27t lo modifica. Así que ahora puedo hacer clic en Aceptar para ejecutar este [SONIDO]. Está calculando los registros. Podemos ver que estos registros no cambiaron, pero que nuestro valor nulo fue reemplazado por un cero. Esta es una forma realmente práctica de usar la calculadora de campo para modificar los datos en su lugar. Preservando ciertas partes pero usando un condicional para emparejar partes que nosotros. Necesitamos limpiar o modificar. Ahora hice varias otras cosas para limpiar los datos antes de dárselos. Así que eliminé los campos que no eran & # x27t importantes para ti. Para que no tenga que revisarlos todos. Así que podría hacer clic derecho y eliminar el campo de todo esto. Y luego me da una advertencia aquí y luego podría sí y borra el campo. O no puede eliminar el campo seleccionado en gran parte porque esta base de datos geográfica está almacenada en una carpeta sincronizada y el software de sincronización Google Drive simplemente interfirió. Un consejo, en general, no desea ejecutar sus datos fuera de carpetas sincronizadas. Crea dolores de cabeza. Dolores de cabeza como este en los que los datos simplemente estaban dañados porque probé el. Elimine un campo en su lugar mientras Google Drive intentaba sincronizar los datos. Entonces, este es solo otro tipo de problema con el que puede encontrarse al trabajar con sus datos. Así que podría volver a Google Drive y restaurar una versión anterior de los datos, pero tengo otra copia. Y como estamos haciendo una demostración aquí, trabajaré con eso. Bien, he restaurado mis datos desde la copia de seguridad y si vamos a las propiedades en el catálogo, puedo ir al panel de campos y continuar preparando los datos. Y si me desplazo hacia abajo hasta todos estos campos aquí, puedo ver que muchos de estos campos no tienen nombres muy claros. Alguien que no haya ido a buscar estos datos y no haya entendido exactamente con qué estamos trabajando, puede que no sepa qué es. Entonces, si voy al nombre del campo, una cosa que hice fue cambiar el nombre de estos campos. Y si hago clic en Aplicar, se guarda el nombre del campo. Ahora, tuve algunos de los mismos problemas al cambiar el nombre de los campos anteriormente y, de hecho, corrompí mis datos unas cuantas veces cuando los estaba preparando. Así que hice numerosas copias de seguridad de los datos mientras trabajaba con ellos en caso de que estropeara mis datos. Pero ahora se cambia el nombre del campo. Y si lo devolviera a ArcMap, vería ese nuevo nombre en él. También seleccioné muchos de estos campos y los eliminé. Y entonces puedo hacer clic en ellos rápidamente aquí. Y luego, cuando haya terminado, haga clic en eliminarlos. Entonces presiono la tecla Eliminar, después de haber seleccionado las filas, y luego, si hago clic en Aplicar. Elimina los campos y actualiza la tabla por mí, y ahora, si me desplazo hacia abajo, esos campos desaparecen. Así que esas son algunas de las cosas que hice. Varias otras cosas que hice. Así que tuve que salir y recuperar estos datos de Internet. Lo recuperé como un shapefile y quería que ustedes trabajaran con la geodatabase. Clases de entidades porque es más agradable trabajar con ellas, son más pequeñas y más modernas, y las importé a una base de datos geográfica. Hice el procesamiento del que acabamos de hablar en términos de verificar valores nulos y cambiar el nombre de los campos, y eliminar los campos que no necesitabas, lo que confundiría la situación. Y luego estaba listo para ejecutarlo a través del flujo de trabajo de análisis. Todo esto lleva mucho más tiempo de lo que acabamos de mostrar en esta demostración, pero lo que quiero que vean es que estas cosas no vienen perfectamente, y está bien cuando ocurren errores. Está bien cuando haya dañado accidentalmente su base de datos geográfica, siempre que tenga una copia de seguridad. Y está bien que tengas que probar varias cosas a veces, ese es solo el proceso por el que a menudo te encontrarás atravesando. Habrá días en los que hagas todo bien en el primer intento, y habrá días en los que te equivoques en medio de una demostración, como la que tengo aquí. Por lo tanto, espero que ayude a comprender parte de la limpieza que se produce en los datos de sus asignaciones. Y algo de la limpieza que podría necesitar hacer cuando esté trabajando con sus propios datos. Hasta la proxima.


Mucho ruido y pocas nueces

Vea mi resumen de nulidad en el repositorio de NumPy, desde allí:

(Hay otros ejemplos relacionados con la geometría)

Python no tiene un tipo de datos llamado NULL / Null / null. La documentación de tipos integrados de Python establece para el objeto nulo: "Hay exactamente un objeto nulo, llamado Ninguno (un nombre integrado)". Si está acostumbrado a trabajar con NULL en bases de datos y SQL, tenga cuidado, None en Python no se comporta exactamente igual que NULL a pesar de que None se conoce como "el objeto nulo" en alguna documentación.

En Python hay varios valores falsos, es decir, valores que no son falsos pero que se evalúan como falsos en un contexto booleano. Algunos ejemplos comunes son None (el NoneType), "" (cadena vacía), [] lista vacía, () (tupla vacía) y 0 (el número cero). Cuando se usa el analizador de Python con la Calculadora de campo o los cursores con ArcPy, los NULL deben convertirse y Esri ha optado por convertirlos en Ninguno, lo cual es comprensible dados los tipos de datos integrados disponibles con Python.

Aunque las expresiones condicionales de Python tienen sus límites, se pueden usar en este y otros casos similares para evitar el uso de un bloque de código:

He estado trabajando el año pasado convirtiendo a Python desde VBA. ¡Todavía tengo problemas con el manejo de Python de NULLS! Desde mi perspectiva, los resultados son casi siempre inconsistentes, por lo que mi nivel de confianza al usar Python para manejar nulos es muy bajo. Casi siempre uso la función vbscript isnull () para verificar.

Aprendí algo nuevo gracias a Dan, no me di cuenta de que los nulos se tratan como "falsos". Viniendo de un fondo de VB, los nulos no son ni Verdaderos ni Falso. este concepto puede ayudarme con mis propias inconsistencias con Pythons y Nulls.

Otra cosa para verificar o asegurarse de que sus pruebas incluyan espacios en blanco, pestañas incrustadas u otro carácter de control (vea mucho de esto cuando corte y pegue desde Excel). estos no son nulos aunque actúan y parecen ser nulos. Estos incluyen todos los caracteres con valores ASCII entre 0 y 31.

Hice algunas pruebas usando Python para tratar los valores nulos como falsos. funciona muy bien si los datos están limpios. sin embargo, en mis "pruebas sucias" (cortar / pegar en la vida real de programas externos) todavía tendría que quitar todos los caracteres de control incrustados antes de que el script de Python funcione, mientras que el vbscript no tuvo problemas.

Este ejercicio me ha demostrado que he sido perezoso confiando en VB para probar nulos. mis datos no están tan limpios como pensaba.

En ArcGIS, NULL en una tabla de datos se convierte en Ninguno en Python. El equivalente de IsNull en VBA es None en Python.

En tablas GIS puras, no dudo de su exactitud acerca de que los nulos de ESRI equivalen a Ninguno. Sin embargo, en Mi mundo real, como autoridad estatal, somos mendigos de datos y en muchos casos tenemos poco o nada que decir en el formato o el proceso de QA que sufren los datos que recibimos.

Usando mis datos, None es inútil para probar la nulidad (acertar o fallar). El mejor enfoque pitónico que he usado con mis datos es usar el enfoque antiguo de recorte y concatenación para eliminar todos los códigos Ascii 31 o menos y la prueba final para un solo espacio o tantos aquí indicados, asignar un número de comparación o una cadena para representar nulidad para los plumosos y sucios. Mi enfoque limpio, cuando tengo tiempo, es validar y corregir los datos antes de que entren en SIG (Entonces Ninguno y el enfoque booleano de Dan funcionan al 100%).

Sigo diciendo que Python tiene problemas con Nulls. Grazna como un pato, parece un pato y se siente como un pato - ¡Pero no es un pato!

Aquí está mi solución: a menudo, para este problema, desea poner algo allí para indicar que había un valor nulo en Y.

CopyNonNull (! Y!) # Los valores Y nulos se asignan Ninguno (Nulo, más o menos.)

CopyNonNull (! Y !, -9999) # Se asignan valores de Y nulos -9999

En tablas GIS puras, no dudo de su exactitud acerca de que los nulos de ESRI equivalen a Ninguno. Sin embargo, en Mi mundo real, como autoridad estatal, somos mendigos de datos y en muchos casos tenemos poco o nada que decir en el formato o el proceso de QA que sufren los datos que recibimos.

Usando mis datos, None es inútil para probar la nulidad (acertar o fallar). El mejor enfoque pitónico que he usado con mis datos es usar el enfoque antiguo de recorte y concatenación para eliminar todos los códigos Ascii 31 o menos y la prueba final para un solo espacio o tantos aquí indicados, asignar un número de comparación o una cadena para representar nulidad para los plumosos y sucios. Mi enfoque limpio, cuando tengo tiempo, es validar y corregir los datos antes de que entren en SIG (Entonces Ninguno y el enfoque booleano de Dan funcionan al 100%).

Sigo diciendo que Python tiene problemas con Nulls. Grazna como un pato, parece un pato y se siente como un pato - ¡Pero no es un pato!

Ted. todavía no está listo para pasar a 'no es un número' hasta que pueda aceptar nulos

Supongo que lo veo diferente, es decir, es un problema de datos y no un problema de Python.

He trabajado para el gobierno en una variedad de puestos que van desde la planificación hasta la gestión de la información y ahora la tecnología de la información. He estado en el lado de la producción y el consumo de datos, incluidos los problemas de datos. Estoy de acuerdo en que los datos desordenados no se ajustan a la limpieza en el código, independientemente del idioma.

Independientemente del lenguaje (Python, SQL, etc.), la mayor parte de lo que describe no es nulo ni ninguno. Una cadena vacía puede ser falsa, pero ciertamente no es nula. Lo mismo es válido para las cadenas con códigos ASCII 31 o menos. Estoy interesado en cómo manejaría este tipo de situaciones en otros lenguajes de programación porque realmente no veo cómo esto es específicamente un problema de Python, independientemente de si uno quiere argumentar que None is Null o no Null exactamente.

Es bueno saber acerca de np.NaNs para eso. Recientemente, he tenido problemas con eso en el trabajo. Los métodos NP para limpiar NaN parecen mejores, pero he encontrado que las matrices enmascaradas son molestas en la práctica. Pandas parece manejarlo un poco mejor en la superficie.

Soy una tienda de LRS y NaN será un problema cuando Python incorpore seg y medidas dinámicas. agradable que tengo eso que esperar.

Afortunadamente, escribí todo mi código LRS en VB.Net/ESRI SDK, que estará disponible por un tiempo. He leído algunos artículos interesantes sobre el posible rediseño de VB, en los que se incorporará y construirá en torno al motor HTML5. Si esto sucede, ¡cambiará las reglas del juego y dará nueva vida al script vb nuevamente!

Estoy completamente de acuerdo con Joshua en que Python solo debe encontrar valores nulos reales, ya que SQL solo encontrará valores nulos reales si escribo una expresión que usa IS NULL para cualquiera de las bases de datos que uso. Los espacios en blanco y los caracteres de control no son nulos y no se seleccionarán utilizando IS NULL con implementaciones estándar de SQL. Python sigue el estándar SQL. Las consultas de Access pueden devolver resultados que son más similares a la implementación de VB, pero Access no es de ninguna manera una referencia confiable para los "estándares" establecidos de bases de datos reconocidos por los profesionales.

Solo hay un objeto en Python que es Ninguno, es

Hay, sin embargo, muchos objetos nulos, en el sentido matemático (es decir, listas, conjuntos, diccionarios, colecciones, cualquier contenedor)

Luego hay objetos que no lo son, pero no son iguales en su no-nidad (es decir, np.NaN)

Su igualdad de verdad en las pruebas es otro problema. la idea de que nada de esto importa es falsa y esto es cierto

Y de nuevo, dejaré la geometría fuera de esto. de los cuales he publicado varias veces antes

Lo único que puedo agregar es que esto aprovecha el comportamiento de Falsy en Python. 2.3.1 Prueba de valor de verdad

Algo a tener en cuenta es que 0 también puede ser Falsy junto con algunos otros valores (cadenas vacías, etc.).
Utilizando

es lo que veo una y otra vez.

Sí, confuso, ¿no? tienes que saber a qué objeto oa qué pertenece. un error común en numpy

porque no puedes usar cero. Y la lista continúa

Hay problemas con nulos en todos los idiomas, incluso en mi amado vb y también con el servidor Oracle y MS SQL, por lo que Python que sigue el estándar SQL tampoco es 100% cierto porque cada uno trata la nulidad de manera diferente. Por tanto, no se trata realmente de un problema de idioma específico. Mi problema con Python y Null es principalmente personal. Python me recuerda al lenguaje de secuencias de comandos Perl (que realmente odiaba). Paso más tiempo con Python tratando de averiguar por qué un registro aparente que tanto MSSQL, ACCESS y EXCEL dice que es nulo pero falla cuando se prueba en Python. Al final, utilizo VB u otros scripts de lenguaje para pruebas nulas porque encuentro los resultados consistentes y repetibles a lo largo del tiempo. VB, MS Access, MS SQL tratan los Nulls de manera ligeramente diferente, pero en esos casos descubrí que podía manejar las diferencias con poco o ningún esfuerzo. VB distingue entre espacio y nada. Mientras que MS Access no lo hace excepto cuando usa la función incorporada, así como MS SQL. Oracle tiene más un enfoque java / javascript para Null. Pero Python es muy indirecto y oscuro cuando se trata de nulos dentro del contexto del lenguaje (probablemente hace que Python sea mucho más flexible a largo plazo y puede probar fácilmente todas las variantes de nulidad). Probablemente aún no tenga conocimientos de Python para determinar adecuadamente cuál de las muchas variantes debo probar.

Creo que el problema está en la definición de lo que consideramos NULO. En mi definición, una cadena vacía no es nula, sin embargo, nada y nulo son iguales. Algunos otros ingenieros que conozco no están de acuerdo con mi definición de que nada tampoco es nulo. para ellos NULL es la ausencia de Nada (que no puedo pensar).Otras personas dirán que los & lt 31 códigos ASCII no son nada porque son artefactos de la operación de cortar y pegar en búfer.

Mi lenguaje ideal me dice si algo es nulo adhiriéndose a mi expectativa de nulidad de manera consistente. Python todavía no hace esto por mí. Mi función personalizada de Python isNull crece / se modifica constantemente. tratando de capturar y probar mi definición de un valor nulo.

Hice una pequeña prueba isNull usando diferentes lenguajes y bases de datos para un registro de prueba de sqlserver que tenía un campo de prueba que contenía un ascii & ltNUL & gt y & ltTAB & gt char

Idioma Prueba Resultado booleano
VB6Es nulo()Falso
VB.NETEs nulo()Falso (pero: Verdadero si el contexto de la base de datos es nulo - imagínese)
C#== nuloFalso (pero: Verdadero si el contexto de la base de datos es nulo - imagínese)
PitónEs ningunoFalso
MS AccessES NULOCierto
servidor SQLES NULOCierto
OráculoES NULOFalso

Me temo que su idioma ideal es uno que probablemente tendrá que crear usted mismo. Todo el mundo tiene derecho a tener su propia visión del mundo, pero no todas las opiniones son comunes. En este caso, su idea de nulidad es bastante poco común, lo cual está bien en sí mismo, pero debe esperar encontrarse con muchas frustraciones con la mayoría (si no con todos) los lenguajes informáticos e incluso posiblemente con algunas áreas de las matemáticas.

Antes de volver a Null, creo que decir que los códigos ASCII & lt 31 son "nada porque son artefactos de la operación de cortar y pegar en búfer" no da suficiente crédito a esos caracteres. Claro, los caracteres de control no se pueden imprimir ni ver, pero no puedo imaginarme tratando de trabajar con computadoras sin caracteres de control. Es posible que los usuarios comerciales típicos que solo ingresan texto en el correo electrónico, el procesamiento de texto y otras aplicaciones de productividad comercial no comprendan los caracteres de control, o incluso sepan que tales cosas existen, pero eso no significa que no sean nada.

Con respecto a los nulos, un carácter nulo ASCII (NUL o 0) es nulo dentro del dominio o contexto del juego de caracteres ASCII, pero sigue siendo un carácter. Los sistemas de tipos pueden definir su propio tipo anulable, pero el carácter nulo ASCII no es un objeto / tipo nulo universal. Es posible que haya un lenguaje de programación que haya adoptado el carácter nulo ASCII como su propia representación nula, pero ese no es el caso de ninguno de los lenguajes con los que interactúo.

Con respecto a SQL Server y MS Access, obtengo los resultados opuestos a los que obtiene, es decir, ninguno devuelve un campo con solo un ASCII nulo cuando la condición WHERE incluye IS NULL. Mirando un ejemplo de SQL Server:

Obtengo los mismos resultados ejecutando el script isnull en el servidor SQL que usted, sin embargo, cuando importo un registro de Excel con códigos incrustados, la función isnull devolvió verdadero, lo que difiere de su lista de valores controlados singulares.

En cualquier caso, estoy totalmente de acuerdo con sus afirmaciones, las otras definiciones que expuse no eran necesariamente las mías, sino los puntos de vista de las personas que me proporcionan datos. No infiero que el nulo ASCII sea un estándar universal de nulidad, pero lo di como un ejemplo de dónde falla la prueba simple de Python (para mí). Creo que mi problema no es la prueba de nulos, sino los estándares de datos en los que estoy luchando por emplear los datos internos y los recibidos del exterior (mucha resistencia en mi caso). Ni siquiera entraré en uni-text, ut8 y cadenas binarias / problemas nulos.


Es la columna de índice, pase pd.to_csv (. Index = False) para no escribir una columna de índice sin nombre en primer lugar, consulte los documentos de to_csv ().

Opcionalmente, también puede decirle a read_csv que la primera columna es la columna de índice pasando index_col = 0:

Esto generalmente se debe a que su CSV se ha guardado junto con un índice (sin nombre) (RangeIndex).

(La corrección debería realizarse al guardar el DataFrame, pero esta no siempre es una opción).

Solución alternativa: read_csv con index_col = [0] argumento

En mi opinión, la solución más sencilla sería leer la columna sin nombre como el índice. Especifique un argumento index_col = [0] para pd.read_csv , esto se lee en la primera columna como índice. (Tenga en cuenta los corchetes).

Nota
Podría haber evitado esto en primer lugar usando index = False si el CSV de salida se creó en pandas, si su DataFrame no tiene un índice para empezar:

Pero como se mencionó anteriormente, esta no siempre es una opción.


Construyendo expresiones de etiquetas

Puede utilizar expresiones de etiqueta para ajustar el formato de sus etiquetas. Además de insertar caracteres y funciones de secuencias de comandos, puede utilizar etiquetas de formato de ArcGIS en expresiones de etiquetas. Estos son caracteres especiales para cambiar la apariencia de todas o parte de sus etiquetas. Por ejemplo, puede utilizar la etiqueta de formato en negrita para poner en negrita la primera línea en una etiqueta apilada de varias líneas.

Una expresión de etiqueta está limitada a una sola línea de código a menos que marque la casilla Avanzada en el cuadro de diálogo Expresión de etiqueta. Marcar la casilla Avanzado le permite ingresar una función que contiene lógica de programación y abarca varias líneas de código.

Los valores de campo se convierten automáticamente en cadenas de texto. Por lo tanto, si desea utilizar un valor numérico en una operación aritmética, o al realizar una comparación, deberá volver a convertirlo en un tipo de datos numérico. Los ejemplos siguientes agregan dos campos de números enteros:

Pitón
VBScript
JScript

  1. Haga clic en el botón Administrador de etiquetas en la barra de herramientas Etiquetado.
  2. Haga clic en una clase de etiqueta en la lista Clases de etiqueta.
  3. Haga clic en el botón Expresión.
  4. Elija un idioma en el menú del analizador.
  5. Escriba una expresión de Python, VBScript o JScript. También puede crear una expresión haciendo doble clic en el campo para agregarlo a la expresión o seleccionando el campo y haciendo clic en el botón Agregar para agregar el campo al final de la expresión separado por un espacio.

Los campos se incluyen entre corchetes [] independientemente del tipo de datos de la fuente de datos de la capa.

Opcionalmente, ingrese etiquetas de formato de texto de ArcGIS en el cuadro Expresión para aplicar formato a una parte del texto de la etiqueta.

Si su expresión abarcará varias líneas de código, marque la casilla de verificación Avanzado e ingrese su expresión de etiqueta.


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                  Un valor SQL NULL reserva uno o dos bytes en el directorio de registros. Aparte de eso, un valor SQL NULL reserva cero bytes en la parte de datos del registro si se almacena en una columna de longitud variable. en un columna de longitud fija, reserva la longitud fija de la columna en la parte de datos del registro. La reserva del espacio fijo para los valores NULL permite que se actualice la columna de NULL a un valor no NULL en su lugar sin causar la fragmentación de la página de índice.

                  La parte de longitud variable del encabezado del registro contiene un vector de bits para indicar columnas NULL. Si el número de columnas en el índice que puede ser NULO es N, el vector de bits ocupa CEILING (N / 8) bytes. (Por ejemplo, si hay entre 9 y 15 columnas que pueden ser NULL, el vector de bits utiliza dos bytes). Las columnas que son NULL no ocupan espacio que no sea el bit en este vector. La parte de longitud variable del encabezado también contiene las longitudes de las columnas de longitud variable. Cada longitud ocupa uno o dos bytes, dependiendo de la longitud máxima de la columna. Si todas las columnas del índice NO son NULL y tienen una longitud fija, el encabezado del registro no tiene una parte de longitud variable.

                  Según estos puntos, esto es lo que toma un valor NULO para el almacenamiento de una columna

                  • longitud variable: un valor NULO no ocupa espacio de almacenamiento en la misma fila
                  • longitud fija: ocupa el espacio reservado

                  Ahora, debes decidir entre usar CHAR y VARCHAR debido a lo que resaltó el primer punto

                  La reserva del espacio fijo para los valores NULL permite realizar una actualización de la columna de NULL a un valor no NULL en su lugar sin causar la fragmentación de la página de índice

                  Esto evitará la introducción de cualquier fragmentación de una fila en el camino una vez que se almacenan datos que no son NULL. Esto es algo que he discutido antes con respecto a MyISAM: Vea mi publicación anterior ¿Cuál es el impacto en el rendimiento de usar CHAR vs VARCHAR en un campo de tamaño fijo?


                  Ver el vídeo: Reclasificando Campos con Python en ArcGIS Desktop!