如果您想过滤掉CSV文件中任何字段缺少值的记录，可以修改解析逻辑来实现这一点。您可以在将解析后的数据存储到对象变量中之前手动过滤解析后的数据，而不是使用skip_records_with_empty_values选项。
下面是一个更新的代码片段，其中包括手动过滤步骤：

// Read the CSV file synchronously
const csvData = fs.readFileSync(csvFilePath, "utf-8");

// Parse the CSV data synchronously
const parsedData = parse(csvData, {
  delimiter: ",",
  skip_empty_lines: true,
  skip_records_with_error: true,
  cast: function (val, ctx) {
    if (ctx.header) {
      return val;
    }

    if (!val.length) {
      return undefined;
    }

    switch (ctx.index) {
      case 0:
        return new Date(val);
      default:
        return Number(val).toFixed(2);
    }
  },
  columns: true,
  trim: true,
});

// Filter out records with missing values
const filteredData = parsedData.filter(record => {
  return Object.values(record).every(value => value !== undefined);
});

// Store the filtered data in your object variable
const filteredObject = filteredData;

// Use the filteredObject as needed

在解析CSV数据之后，检查parsedData数组中是否每个记录中的任何值未定义。如果定义了所有值（即没有缺失值），则该记录将包含在filteredData数组中。最后，filteredData存储在对象变量filteredObject中。
这样，您就可以手动过滤掉记录，而不必仅依赖skip_records_with_empty_values选项。