处理 CSV 解析选项
员工绩效文件中由于人工录入错误包含 "N/A" 值。若在导入时未处理，这些值会被当作文本字符串而不是缺失值，从而导致列类型不正确，计算结果出错。提前正确识别缺失值标识可以为您节省大量调试时间。
Table 和 CsvReadOptions 类已为您导入。
本练习是课程的一部分
Java 中的数据导入
练习说明
- 打印
defaultParsing的结构。 - 将文件加载为
customParsing，并将"N/A"作为缺失值处理。 - 打印
customParsing的结构。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
public class ParseCSVFiles {
public static void main(String[] args) {
try {
Table defaultParsing = Table.read().csv("employee_performance.csv");
System.out.println("Default parsing structure:");
// Print the structure of defaultParsing
System.out.println(defaultParsing.____);
System.out.println(defaultParsing.first(3).print());
// Load the file as customParsing with "N/A" handled as missing
Table customParsing = Table.read().csv(
____.builder("employee_performance.csv")
.____(____)
.build()
);
System.out.println("\nCustom missing value parsing structure:");
// Print the structure of customParsing
System.out.println(customParsing.____);
System.out.println(customParsing.first(3).print());
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error reading CSV files: " + e.getMessage());
}
}
}