使用csvToObjs函数，您可以将数据条目从CSV格式转换为对象数组。

function csvToObjs(string) { const lines = data.split(/\r\n|\n/); let [headings, ...entries] = lines; headings = headings.split(','); const objs = []; entries.map(entry=>{ obj = entry.split(','); objs.push(Object.fromEntries(headings.map((head, i)=>[head, obj[i]]))); }) return objs; } data = `heading1,heading2,heading3,heading4,heading5 value1_1,value2_1,value3_1,value4_1,value5_1 value1_2,value2_2,value3_2,value4_2,value5_2` console.log(csvToObjs(data));

注意:在我被提醒有效CSV文件中可能出现的所有“特殊情况”(如转义引号)之前，我制定了这个解决方案。我把我的答案留给那些想要快速和肮脏的东西的人，但为了准确起见，我推荐Evan的答案。

当你的data.txt文件是一个用逗号分隔的长字符串，没有换行符时，这段代码将正常工作:

data.txt:

 heading1,heading2,heading3,heading4,heading5,value1_1,...,value5_2

javascript:

$(document).ready(function() {
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.txt",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
     });
});

function processData(allText) {
    var record_num = 5;  // or however many elements there are in each row
    var allTextLines = allText.split(/\r\n|\n/);
    var entries = allTextLines[0].split(',');
    var lines = [];

    var headings = entries.splice(0,record_num);
    while (entries.length>0) {
        var tarr = [];
        for (var j=0; j<record_num; j++) {
            tarr.push(headings[j]+":"+entries.shift());
        }
        lines.push(tarr);
    }
    // alert(lines);
}

下面的代码将工作在一个“真正的”CSV文件，每组记录之间的换行:

data.txt:

heading1,heading2,heading3,heading4,heading5
value1_1,value2_1,value3_1,value4_1,value5_1
value1_2,value2_2,value3_2,value4_2,value5_2

javascript:

$(document).ready(function() {
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.txt",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
     });
});

function processData(allText) {
    var allTextLines = allText.split(/\r\n|\n/);
    var headers = allTextLines[0].split(',');
    var lines = [];

    for (var i=1; i<allTextLines.length; i++) {
        var data = allTextLines[i].split(',');
        if (data.length == headers.length) {

            var tarr = [];
            for (var j=0; j<headers.length; j++) {
                tarr.push(headers[j]+":"+data[j]);
            }
            lines.push(tarr);
        }
    }
    // alert(lines);
}

http://jsfiddle.net/mblase75/dcqxr/

不要用逗号分隔——这对大多数CSV文件都不起作用，而且这个问题的视图太多了，提问者的输入数据不可能适用于所有人。解析CSV有点可怕，因为没有真正的官方标准，而且许多带分隔符的文本编写者不考虑边界情况。

这个问题很老了，但我相信现在有了更好的解决方案Papa Parse。它是我在贡献者的帮助下编写的一个库，用于解析CSV文本或文件。它是我所知道的唯一支持千兆字节大小文件的JS库。它还能优雅地处理畸形输入。

1分钟解析1gb文件

(更新:使用Papa Parse 4，同样的文件在Firefox中只花了大约30秒。Papa Parse 4是目前已知的最快的浏览器CSV解析器。)

解析文本非常简单:

var data = Papa.parse(csvString);

解析文件也很简单:

Papa.parse(file, {
    complete: function(results) {
        console.log(results);
    }
});

流文件是类似的(这里是一个流远程文件的例子):

Papa.parse("http://example.com/bigfoo.csv", {
    download: true,
    step: function(row) {
        console.log("Row:", row.data);
    },
    complete: function() {
        console.log("All done!");
    }
});

如果你的网页在解析过程中锁定，Papa可以使用网络工作者来保持你的网站反应性。

如果存在标题行，Papa可以自动检测分隔符并将值与标题列匹配。它还可以将数值转换为实际的数字类型。它可以适当地解析换行符、引号和其他奇怪的情况，甚至可以尽可能健壮地处理畸形输入。我从现有的库中汲取灵感来制作Papa，所以支持其他JS实现。

下面是另一种将外部CSV读入Javascript的方法(使用jQuery)。

它有点冗长，但我觉得通过将数据读入数组，您可以准确地遵循这个过程，并使故障排除变得容易。

也许能帮到别人。

数据文件示例:

Time,data1,data2,data2
08/11/2015 07:30:16,602,0.009,321

下面是代码:

$(document).ready(function() {
 // AJAX in the data file
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.csv",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
        });

    // Let's process the data from the data file
    function processData(data) {
        var lines = data.split(/\r\n|\n/);

        //Set up the data arrays
        var time = [];
        var data1 = [];
        var data2 = [];
        var data3 = [];

        var headings = lines[0].split(','); // Splice up the first row to get the headings

        for (var j=1; j<lines.length; j++) {
        var values = lines[j].split(','); // Split up the comma seperated values
           // We read the key,1st, 2nd and 3rd rows 
           time.push(values[0]); // Read in as string
           // Recommended to read in as float, since we'll be doing some operations on this later.
           data1.push(parseFloat(values[1])); 
           data2.push(parseFloat(values[2]));
           data3.push(parseFloat(values[3]));

        }

    // For display
    var x= 0;
    console.log(headings[0]+" : "+time[x]+headings[1]+" : "+data1[x]+headings[2]+" : "+data2[x]+headings[4]+" : "+data2[x]);
    }
})

希望这对将来的人有所帮助!

我使用d3.js解析csv文件。非常容易使用。 这是文件。

步骤:

NPM安装d3-request

使用Es6;

import { csv } from 'd3-request';
import url from 'path/to/data.csv';

csv(url, function(err, data) {
 console.log(data);
})

请参阅医生了解更多信息。

更新- - - D3-request已弃用。你可以使用d3-fetch

根据公认的答案，

我把这里的1改成了0

for (var i=1; i<allTextLines.length; i++) {

更改为

for (var i=0; i<allTextLines.length; i++) {

它将计算一个文件与一个连续的行作为一个allTextLines。长度为1。因此，如果循环从1开始，只要它小于1，它就永远不会运行。因此出现了空白警报框。