您可以使用仅头文件的Csv::Parser库。

它完全支持RFC 4180，包括字段值中的引号、转义引号和换行。 它只需要标准的c++ (c++ 17)。 它支持在编译时从std::string_view读取CSV数据。 它使用Catch2进行了广泛的测试。

当对CSV文件使用Boost Tokenizer escaped_list_separator时，应该注意以下几点:

它需要一个转义字符(默认的反斜杠- \) 它需要一个分割符/分隔符-字符(默认逗号-，) 它需要一个引号字符(默认的引号- ")

wiki指定的CSV格式规定数据字段可以包含引号分隔符(支持):

1997年，福特E350，“超级豪华卡车”

由wiki指定的CSV格式规定单引号应该用双引号处理(escaped_list_separator将剥离所有引号字符):

1997年，福特E350，“超级”“豪华”“卡车”

CSV格式没有指定应该删除任何反斜杠字符(escaped_list_separator将删除所有转义字符)。

修复boost escaped_list_separator的默认行为的一个可能的变通方法:

首先将所有反斜杠字符(\)替换为两个反斜杠字符(\\)，这样它们就不会被剥离。 其次，将所有双引号("")替换为一个反斜杠字符和一个引号(\")

这种变通方法有一个副作用，即由双引号表示的空数据字段将被转换为单引号标记。在遍历令牌时，必须检查令牌是否是单引号，并将其视为空字符串。

不漂亮，但它工作，只要在引号中没有换行。

你可以使用这个库: https://github.com/vadamsky/csvworker

代码示例:

#include <iostream>
#include "csvworker.h"

using namespace std;

int main()
{
    //
    CsvWorker csv;
    csv.loadFromFile("example.csv");
    cout << csv.getRowsNumber() << "  " << csv.getColumnsNumber() << endl;

    csv.getFieldRef(0, 2) = "0";
    csv.getFieldRef(1, 1) = "0";
    csv.getFieldRef(1, 3) = "0";
    csv.getFieldRef(2, 0) = "0";
    csv.getFieldRef(2, 4) = "0";
    csv.getFieldRef(3, 1) = "0";
    csv.getFieldRef(3, 3) = "0";
    csv.getFieldRef(4, 2) = "0";

    for(unsigned int i=0;i<csv.getRowsNumber();++i)
    {
        //cout << csv.getRow(i) << endl;
        for(unsigned int j=0;j<csv.getColumnsNumber();++j)
        {
            cout << csv.getField(i, j) << ".";
        }
        cout << endl;
    }

    csv.saveToFile("test.csv");

    //
    CsvWorker csv2(4,4);

    csv2.getFieldRef(0, 0) = "a";
    csv2.getFieldRef(0, 1) = "b";
    csv2.getFieldRef(0, 2) = "r";
    csv2.getFieldRef(0, 3) = "a";
    csv2.getFieldRef(1, 0) = "c";
    csv2.getFieldRef(1, 1) = "a";
    csv2.getFieldRef(1, 2) = "d";
    csv2.getFieldRef(2, 0) = "a";
    csv2.getFieldRef(2, 1) = "b";
    csv2.getFieldRef(2, 2) = "r";
    csv2.getFieldRef(2, 3) = "a";

    csv2.saveToFile("test2.csv");

    return 0;
}

您可以使用仅头文件的Csv::Parser库。

它完全支持RFC 4180，包括字段值中的引号、转义引号和换行。 它只需要标准的c++ (c++ 17)。 它支持在编译时从std::string_view读取CSV数据。 它使用Catch2进行了广泛的测试。

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));
      }
   }
}

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;
}