对于较小的CSV输入数据，LINQ是完全足够的。 以以下CSV文件内容为例:

schema_name、描述utype “IX_HE”、“高能量数据”,“x” “III_spectro”、“Spectrosopic数据”、“d” “VI_misc”、“杂”、“f” “vcds1”，“目录只在cd上提供”，“d” “J_other”，“其他期刊发表的文章”，“b”

当我们将整个内容读入一个名为data的字符串时，则

using System;
using System.IO;
using System.Linq;

var data = File.ReadAllText(Path2CSV);

// helper split characters
var newline = Environment.NewLine.ToCharArray();
var comma = ",".ToCharArray();
var quote = "\"".ToCharArray();

// split input string data to lines
var lines = data.Split(newline);

// first line is header, take the header fields
foreach (var col in lines.First().Split(comma)) {
    // do something with "col"
}

// we skip the first line, all the rest are real data lines/fields
foreach (var line in lines.Skip(1)) {
    // first we split the data line by comma character
    // next we remove double qoutes from each splitted element using Trim()
    // finally we make an array
    var fields = line.Split(comma)
        .Select(_ => { _ = _.Trim(quote); return _; })
        .ToArray();
    // do something with the "fields" array
}

这里有一个简短而简单的解决方案。

                using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(outputLocation))
                 {
                        parser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
                        parser.SetDelimiters(",");
                        string[] headers = parser.ReadLine().Split(',');
                        foreach (string header in headers)
                        {
                            dataTable.Columns.Add(header);
                        }
                        while (!parser.EndOfData)
                        {
                            string[] fields = parser.ReadFields();
                            dataTable.Rows.Add(fields);
                        }
                    }

这段代码读取csv到DataTable:

public static DataTable ReadCsv(string path)
{
    DataTable result = new DataTable("SomeData");
    using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(path))
    {
        parser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
        parser.SetDelimiters(",");
        bool isFirstRow = true;
        //IList<string> headers = new List<string>();

        while (!parser.EndOfData)
        {
            string[] fields = parser.ReadFields();
            if (isFirstRow)
            {
                foreach (string field in fields)
                {
                    result.Columns.Add(new DataColumn(field, typeof(string)));
                }
                isFirstRow = false;
            }
            else
            {
                int i = 0;
                DataRow row = result.NewRow();
                foreach (string field in fields)
                {
                    row[i++] = field;
                }
                result.Rows.Add(row);
            }
        }
    }
    return result;
}

基于unlimit的帖子如何使用c# split()函数正确分割CSV ?：

string[] tokens = System.Text.RegularExpressions.Regex.Split(paramString, ",");

注意:这并不处理转义/嵌套的逗号等，因此只适用于某些简单的CSV列表。

我已经为。net编写了TinyCsvParser，它是目前最快的。net解析器之一，并且高度可配置，可以解析几乎任何CSV格式。

它在MIT许可下发布:

https://github.com/bytefish/TinyCsvParser

你可以使用NuGet来安装它。在包管理器控制台中运行以下命令。

PM> Install-Package TinyCsvParser

使用

假设我们在CSV文件Persons . CSV中有一个person列表，包含他们的名字、姓氏和生日。

FirstName;LastName;BirthDate
Philipp;Wagner;1986/05/12
Max;Musterman;2014/01/02

系统中相应的域模型可能是这样的。

private class Person
{
    public string FirstName { get; set; }
    public string LastName { get; set; }
    public DateTime BirthDate { get; set; }
}

当使用TinyCsvParser时，您必须定义CSV数据中的列和域模型中的属性之间的映射。

private class CsvPersonMapping : CsvMapping<Person>
{

    public CsvPersonMapping()
        : base()
    {
        MapProperty(0, x => x.FirstName);
        MapProperty(1, x => x.LastName);
        MapProperty(2, x => x.BirthDate);
    }
}

然后，我们可以使用映射使用CsvParser解析CSV数据。

namespace TinyCsvParser.Test
{
    [TestFixture]
    public class TinyCsvParserTest
    {
        [Test]
        public void TinyCsvTest()
        {
            CsvParserOptions csvParserOptions = new CsvParserOptions(true, new[] { ';' });
            CsvPersonMapping csvMapper = new CsvPersonMapping();
            CsvParser<Person> csvParser = new CsvParser<Person>(csvParserOptions, csvMapper);

            var result = csvParser
                .ReadFromFile(@"persons.csv", Encoding.ASCII)
                .ToList();

            Assert.AreEqual(2, result.Count);

            Assert.IsTrue(result.All(x => x.IsValid));

            Assert.AreEqual("Philipp", result[0].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Wagner", result[0].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(1986, result[0].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(5, result[0].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(12, result[0].Result.BirthDate.Day);

            Assert.AreEqual("Max", result[1].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Mustermann", result[1].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(2014, result[1].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Day);
        }
    }
}

用户指南

完整的用户指南可在以下网址查阅:

http://bytefish.github.io/TinyCsvParser/

这个列表中的另一个，Cinchoo ETL -一个开源库，可以读写多种文件格式(CSV，平面文件，Xml, JSON等)

下面的示例显示了如何快速读取CSV文件(不需要POCO对象)

string csv = @"Id, Name
1, Carl
2, Tom
3, Mark";

using (var p = ChoCSVReader.LoadText(csv)
    .WithFirstLineHeader()
    )
{
    foreach (var rec in p)
    {
        Console.WriteLine($"Id: {rec.Id}");
        Console.WriteLine($"Name: {rec.Name}");
    }
}

下面的示例展示了如何使用POCO对象读取CSV文件

public partial class EmployeeRec
{
    public int Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
}

static void CSVTest()
{
    string csv = @"Id, Name
1, Carl
2, Tom
3, Mark";

    using (var p = ChoCSVReader<EmployeeRec>.LoadText(csv)
        .WithFirstLineHeader()
        )
    {
        foreach (var rec in p)
        {
            Console.WriteLine($"Id: {rec.Id}");
            Console.WriteLine($"Name: {rec.Name}");
        }
    }
}

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