Resumen

Los archivos CSV (Valores Separados por Comas) son archivos de texto delimitados que pueden almacenar datos tabulares, utilizando una coma ( , ) para distinguir cada valor dentro de una fila; sin embargo, también se pueden usar el punto y coma ( ; ), la barra ( / ) o la tubería ( | ) como delimitadores. Estos archivos pueden ser difíciles de escanear en busca de problemas y errores, lo que puede llevar a errores en MindBridge.

Aprenda sobre los problemas más comunes que pueden ocurrir en un archivo CSV a continuación y descubra cómo resolverlos.

Problemas comunes en archivos CSV

1. Columnas desajustadas

   • Problema: El número de valores delimitados en una fila no coincide con el número esperado de campos de datos (es decir, encabezados de columna).
   • Resolución: Asegúrese de que los campos de datos dentro de la fila de encabezado estén todos presentes, correctos y aparezcan en la posición correcta. Revise el archivo en busca de valores faltantes o adicionales y asegúrese de que cada fila en el archivo contenga el número correcto de valores para el número de campos.

2. Problemas de comillas

   • Problema: Las comillas dobles ( " ) faltan o están desajustadas, lo que resulta en un escape incorrecto dentro de un valor.
   • Resolución: Asegúrese de que todos los caracteres de comillas dobles ( " ) sean parte de un par y que los términos entre comillas dentro de un valor estén encerrados por un segundo conjunto de comillas. Por ejemplo, si un valor debe leerse "metal" screw costs to cogs, entonces el término "metal", así como el valor en sí, requerirían un conjunto adicional de comillas al principio y al final, es decir, """metal"" screw costs to cogs".

3. Confusión de delimitadores

   • Problema: Delimitadores incorrectos o delimitadores que aparecen dentro del contenido de un valor.
   • Resolución: Use uno de los delimitadores estándar de MindBridge (indicados en el resumen anterior) o un delimitador personalizado de manera consistente en todo el conjunto de datos. Si alguno de los delimitadores estándar aparece dentro del contenido de un valor, encierre todo el valor entre comillas dobles ( " ). Por ejemplo, si un valor debe leerse costs to cogs, screws, bolts, entonces debería tener un conjunto de comillas al principio y al final del valor, es decir, "costs to cogs, screws, bolts".

4. Valores faltantes

   • Problema: Ciertos valores esperados parecen faltar dentro de una fila.
   • Resolución: Asegúrese de que los datos importados sean correctos y completos. Puede proceder con el análisis si se detectan celdas en blanco, ya que MindBridge ignorará las celdas en blanco, pero si faltan datos esperados, esto puede llevar a problemas de incompletitud y balance.

5. Formato numérico

   • Problema: Uso inconsistente del formato en valores de cantidad. Por ejemplo, mientras que algunas regiones usan un punto como separador decimal (por ejemplo, 10.00) otras usan una coma como separador decimal (por ejemplo, 10,00). El uso de uno u otro es aceptable, pero solo se debe usar un separador decimal dentro de un conjunto de datos; no deben combinarse ni usarse indistintamente.
   • Resolución: Asegúrese de usar un formato de numeración de manera consistente en todo el conjunto de datos.

6. Formato de fecha y hora

   • Problema: Formatos de fecha y hora inconsistentes, ambiguos o no compatibles.
   • Resolución: Asegúrese de que todas las fechas y marcas de tiempo sean consistentes, no puedan ser malinterpretadas y sean compatibles con MindBridge. Revise nuestro artículo de ayuda sobre formatos de fecha para obtener más detalles

7. Notación científica

   • Problema: En los archivos CSV, la notación científica se toma tal como se presenta, independientemente de la columna en la que aparezca. Si se mapea a una columna numérica (por ejemplo, Cantidad), MindBridge convertirá la notación científica a valores de longitud completa, lo que puede resultar en valores menos precisos de lo que representan los datos reales.
   • Resolución: Convierta la notación científica a sus valores de cantidad reales antes de importar el archivo.

8. Datos anidados o jerárquicos

   • Problema: Los archivos CSV no son adecuados para datos agrupados, o estructuras de datos anidadas o jerárquicas, ya que cada fila dentro de un archivo CSV representa un solo artículo de línea.
   • Resolución: Desagrupe y aplane la estructura de datos para que cada campo de datos (columna) tenga datos presentes en cada fila.

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