我需要一个易于使用的c++库来解析CSV文件，但找不到任何可用的库，所以我最终构建了一个。 Rapidcsv是一个c++ 11的纯头库，它可以直接访问已解析的列(或行)，作为选择的数据类型的向量。例如:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <rapidcsv.h>

int main()
{
  rapidcsv::Document doc("../tests/msft.csv");

  std::vector<float> close = doc.GetColumn<float>("Close");
  std::cout << "Read " << close.size() << " values." << std::endl;
}

您还可以看看Qt库的功能。

它有正则表达式支持，QString类有很好的方法，例如split()返回QStringList，通过使用提供的分隔符分割原始字符串获得的字符串列表。应该足以为csv文件..

要获得具有给定标题名的列，我使用以下方法:c++继承Qt问题qstring

c++ String工具箱库(StrTk)有一个令牌网格类，它允许你从文本文件、字符串或字符缓冲区加载数据，并以行-列的方式解析/处理它们。

您可以指定行分隔符和列分隔符，或者只使用默认值。

void foo()
{
   std::string data = "1,2,3,4,5\n"
                      "0,2,4,6,8\n"
                      "1,3,5,7,9\n";

   strtk::token_grid grid(data,data.size(),",");

   for(std::size_t i = 0; i < grid.row_count(); ++i)
   {
      strtk::token_grid::row_type r = grid.row(i);
      for(std::size_t j = 0; j < r.size(); ++j)
      {
         std::cout << r.get<int>(j) << "\t";
      }
      std::cout << std::endl;
   }
   std::cout << std::endl;
}

更多的例子可以在这里找到

这是一个旧线程，但它仍然在搜索结果的顶部，所以我添加我的解决方案使用std::stringstream和一个简单的字符串替换方法由Yves Baumes我在这里找到。

下面的例子将逐行读取文件，忽略以//开头的注释行，并将其他行解析为字符串、int和double的组合。Stringstream进行解析，但希望字段由空格分隔，因此我使用stringreplace首先将逗号转换为空格。它可以处理制表符，但不处理带引号的字符串。

坏的或丢失的输入被简单地忽略，这可能是好事，也可能不是好事，这取决于您的情况。

#include <string>
#include <sstream>
#include <fstream>

void StringReplace(std::string& str, const std::string& oldStr, const std::string& newStr)
// code by  Yves Baumes
// http://stackoverflow.com/questions/1494399/how-do-i-search-find-and-replace-in-a-standard-string
{
  size_t pos = 0;
  while((pos = str.find(oldStr, pos)) != std::string::npos)
  {
     str.replace(pos, oldStr.length(), newStr);
     pos += newStr.length();
  }
}

void LoadCSV(std::string &filename) {
   std::ifstream stream(filename);
   std::string in_line;
   std::string Field;
   std::string Chan;
   int ChanType;
   double Scale;
   int Import;
   while (std::getline(stream, in_line)) {
      StringReplace(in_line, ",", " ");
      std::stringstream line(in_line);
      line >> Field >> Chan >> ChanType >> Scale >> Import;
      if (Field.substr(0,2)!="//") {
         // do your stuff 
         // this is CBuilder code for demonstration, sorry
         ShowMessage((String)Field.c_str() + "\n" + Chan.c_str() + "\n" + IntToStr(ChanType) + "\n" +FloatToStr(Scale) + "\n" +IntToStr(Import));
      }
   }
}

如果你不想在你的项目中包含boost(如果你只打算使用它来进行CSV解析，它就相当大了……)

我在这里有幸使用CSV解析:

http://www.zedwood.com/article/112/cpp-csv-parser

它处理带引号的字段-但不处理内联\n字符(这可能对大多数用途都很好)。

我写了一个很好的解析CSV文件的方法，我认为我应该把它作为一个答案:

#include <algorithm>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

struct CSVDict
{
  std::vector< std::string > inputImages;
  std::vector< double > inputLabels;
};

/**
\brief Splits the string

\param str String to split
\param delim Delimiter on the basis of which splitting is to be done
\return results Output in the form of vector of strings
*/
std::vector<std::string> stringSplit( const std::string &str, const std::string &delim )
{
  std::vector<std::string> results;

  for (size_t i = 0; i < str.length(); i++)
  {
    std::string tempString = "";
    while ((str[i] != *delim.c_str()) && (i < str.length()))
    {
      tempString += str[i];
      i++;
    }
    results.push_back(tempString);
  }

  return results;
}

/**
\brief Parse the supplied CSV File and obtain Row and Column information. 

Assumptions:
1. Header information is in first row
2. Delimiters are only used to differentiate cell members

\param csvFileName The full path of the file to parse
\param inputColumns The string of input columns which contain the data to be used for further processing
\param inputLabels The string of input labels based on which further processing is to be done
\param delim The delimiters used in inputColumns and inputLabels
\return Vector of Vector of strings: Collection of rows and columns
*/
std::vector< CSVDict > parseCSVFile( const std::string &csvFileName, const std::string &inputColumns, const std::string &inputLabels, const std::string &delim )
{
  std::vector< CSVDict > return_CSVDict;
  std::vector< std::string > inputColumnsVec = stringSplit(inputColumns, delim), inputLabelsVec = stringSplit(inputLabels, delim);
  std::vector< std::vector< std::string > > returnVector;
  std::ifstream inFile(csvFileName.c_str());
  int row = 0;
  std::vector< size_t > inputColumnIndeces, inputLabelIndeces;
  for (std::string line; std::getline(inFile, line, '\n');)
  {
    CSVDict tempDict;
    std::vector< std::string > rowVec;
    line.erase(std::remove(line.begin(), line.end(), '"'), line.end());
    rowVec = stringSplit(line, delim);

    // for the first row, record the indeces of the inputColumns and inputLabels
    if (row == 0)
    {
      for (size_t i = 0; i < rowVec.size(); i++)
      {
        for (size_t j = 0; j < inputColumnsVec.size(); j++)
        {
          if (rowVec[i] == inputColumnsVec[j])
          {
            inputColumnIndeces.push_back(i);
          }
        }
        for (size_t j = 0; j < inputLabelsVec.size(); j++)
        {
          if (rowVec[i] == inputLabelsVec[j])
          {
            inputLabelIndeces.push_back(i);
          }
        }
      }
    }
    else
    {
      for (size_t i = 0; i < inputColumnIndeces.size(); i++)
      {
        tempDict.inputImages.push_back(rowVec[inputColumnIndeces[i]]);
      }
      for (size_t i = 0; i < inputLabelIndeces.size(); i++)
      {
        double test = std::atof(rowVec[inputLabelIndeces[i]].c_str());
        tempDict.inputLabels.push_back(std::atof(rowVec[inputLabelIndeces[i]].c_str()));
      }
      return_CSVDict.push_back(tempDict);
    }
    row++;
  }

  return return_CSVDict;
}