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}");
        }
    }
}

请在CodeProject上查看如何使用它的文章。

如果你只需要读取csv文件，那么我推荐这个库:一个快速csv阅读器 如果你还需要生成csv文件，那么使用FileHelpers

它们都是免费和开源的。

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;
}

让一个库为你处理所有的细节!: -)

检查FileHelpers和保持干燥-不重复自己-不需要重新发明轮子的亿万次....

基本上，您只需要定义数据的形状——CSV中各个行中的字段——通过一个公共类(以及诸如默认值、NULL值替换等经过精心考虑的属性)，将FileHelpers引擎指向一个文件，然后就可以从该文件中获得所有条目。一个简单的操作-卓越的性能!

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);
                        }
                    }