我正在读取*.csv文件。
*.csv-file由分号(";")分隔的两列组成。
我能够阅读*.csv文件使用StreamReader,并能够通过使用Split()函数分离每一行。我想将每一列存储到一个单独的数组中,然后显示它。
有可能做到吗?
我正在读取*.csv文件。
*.csv-file由分号(";")分隔的两列组成。
我能够阅读*.csv文件使用StreamReader,并能够通过使用Split()函数分离每一行。我想将每一列存储到一个单独的数组中,然后显示它。
有可能做到吗?
当前回答
var firstColumn = new List<string>();
var lastColumn = new List<string>();
// your code for reading CSV file
foreach(var line in file)
{
var array = line.Split(';');
firstColumn.Add(array[0]);
lastColumn.Add(array[1]);
}
var firstArray = firstColumn.ToArray();
var lastArray = lastColumn.ToArray();
其他回答
这里有一个特殊的情况,其中一个数据字段有分号(“;”)作为它的数据的一部分,在这种情况下,上面的大多数答案将失败。
这种情况下的解决方案是
string[] csvRows = System.IO.File.ReadAllLines(FullyQaulifiedFileName);
string[] fields = null;
List<string> lstFields;
string field;
bool quoteStarted = false;
foreach (string csvRow in csvRows)
{
lstFields = new List<string>();
field = "";
for (int i = 0; i < csvRow.Length; i++)
{
string tmp = csvRow.ElementAt(i).ToString();
if(String.Compare(tmp,"\"")==0)
{
quoteStarted = !quoteStarted;
}
if (String.Compare(tmp, ";") == 0 && !quoteStarted)
{
lstFields.Add(field);
field = "";
}
else if (String.Compare(tmp, "\"") != 0)
{
field += tmp;
}
}
if(!string.IsNullOrEmpty(field))
{
lstFields.Add(field);
field = "";
}
// This will hold values for each column for current row under processing
fields = lstFields.ToArray();
}
LINQ:
var lines = File.ReadAllLines("test.txt").Select(a => a.Split(';'));
var csv = from line in lines
select (from piece in line
select piece);
^^错误-尼克编辑
原来的应答者似乎试图用一个2维数组填充csv -一个包含数组的数组。第一个数组中的每一项都包含一个表示行号的数组,嵌套数组中的每一项都包含该特定列的数据。
var csv = from line in lines
select (line.Split(',')).ToArray();
var firstColumn = new List<string>();
var lastColumn = new List<string>();
// your code for reading CSV file
foreach(var line in file)
{
var array = line.Split(';');
firstColumn.Add(array[0]);
lastColumn.Add(array[1]);
}
var firstArray = firstColumn.ToArray();
var lastArray = lastColumn.ToArray();
看看这个
使用CsvFramework;
使用System.Collections.Generic;
命名空间 CvsParser {
public class Customer
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
public List<Order> Orders { get; set; }
}
public class Order
{
public int Id { get; set; }
public int CustomerId { get; set; }
public int Quantity { get; set; }
public int Amount { get; set; }
public List<OrderItem> OrderItems { get; set; }
}
public class Address
{
public int Id { get; set; }
public int CustomerId { get; set; }
public string Name { get; set; }
}
public class OrderItem
{
public int Id { get; set; }
public int OrderId { get; set; }
public string ProductName { get; set; }
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var customerLines = System.IO.File.ReadAllLines(@"Customers.csv");
var orderLines = System.IO.File.ReadAllLines(@"Orders.csv");
var orderItemLines = System.IO.File.ReadAllLines(@"OrderItemLines.csv");
CsvFactory.Register<Customer>(builder =>
{
builder.Add(a => a.Id).Type(typeof(int)).Index(0).IsKey(true);
builder.Add(a => a.Name).Type(typeof(string)).Index(1);
builder.AddNavigation(n => n.Orders).RelationKey<Order, int>(k => k.CustomerId);
}, false, ',', customerLines);
CsvFactory.Register<Order>(builder =>
{
builder.Add(a => a.Id).Type(typeof(int)).Index(0).IsKey(true);
builder.Add(a => a.CustomerId).Type(typeof(int)).Index(1);
builder.Add(a => a.Quantity).Type(typeof(int)).Index(2);
builder.Add(a => a.Amount).Type(typeof(int)).Index(3);
builder.AddNavigation(n => n.OrderItems).RelationKey<OrderItem, int>(k => k.OrderId);
}, true, ',', orderLines);
CsvFactory.Register<OrderItem>(builder =>
{
builder.Add(a => a.Id).Type(typeof(int)).Index(0).IsKey(true);
builder.Add(a => a.OrderId).Type(typeof(int)).Index(1);
builder.Add(a => a.ProductName).Type(typeof(string)).Index(2);
}, false, ',', orderItemLines);
var customers = CsvFactory.Parse<Customer>();
}
}
}
我有一个图书馆,正是你所需要的。
前段时间,我写了一个简单而快速的库来处理CSV文件。你可以通过以下链接找到它:https://github.com/ukushu/DataExporter/blob/master/Csv.cs
它与CSV的工作方式类似于二维数组。正是你需要的。
例如,如果你需要第三行的所有值,你只需要写:
Csv csv = new Csv();
csv.FileOpen("c:\\file1.csv");
var allValuesOf3rdRow = csv.Rows[2];
或者读取第3行第2单元格:
var value = csv.Rows[2][1];