Einfaches Importieren, Lesen und Manipulieren von MS Excel-Dateien in C# mit IronXL

Wie fange ich mit C&num an; Excel-Daten importieren?

Der Einstieg in den Excel-Import in C# dauert mit IronXL nur wenige Minuten. Die Excel-Bibliothek verarbeitet sowohl ältere XLS- als auch moderne XLSX-Formate sowie CSV, TSV und andere Tabellenkalkulationsformate nahtlos. Im Gegensatz zu Lösungen, die auf Microsoft.Office.Interop.Excel basieren, läuft IronXL unabhängig auf jeder .NET- oder .NET Core-Plattform.

Installieren Sie IronXL zunächst über den NuGet Package Manager oder wählen Sie NuGet-Pakete in Visual Studio verwalten:

Install-Package IronXL.Excel

Einmal installiert, ist der Import von Excel-Daten denkbar einfach:

using IronXL;
static void Main(string[] args)
{
 // Load any Excel file
 WorkBook workBook = WorkBook.Load("ProductData.xlsx");
 // Access the first worksheet
 WorkSheet sheet = workBook.WorkSheets[0];
 // Read a cell value
 string value = sheet["B1"].StringValue;
 Console.WriteLine(value);
}

using IronXL;
static void Main(string[] args)
{
 // Load any Excel file
 WorkBook workBook = WorkBook.Load("ProductData.xlsx");
 // Access the first worksheet
 WorkSheet sheet = workBook.WorkSheets[0];
 // Read a cell value
 string value = sheet["B1"].StringValue;
 Console.WriteLine(value);
}

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Dieser Code demonstriert den zentralen Arbeitsablauf: Laden einer Arbeitsmappe, Zugriff auf ein Arbeitsblatt und Lesen von Zellwerten. Die Methode WorkBook.Load() erkennt automatisch das Dateiformat, egal ob es sich um XLS, XLSX oder sogar CSV handelt. Die intuitive Indexer-Syntax sheet["B1"] macht den Zugriff auf Zellen so natürlich wie die Arbeit mit Arrays. Für komplexere Vorgänge finden Sie in der IronXL API Referenz eine umfassende Dokumentation.

Wie kann ich Excel-Daten in C# Objekte einlesen?

Echte Anwendungen brauchen mehr als nur einzelne Zellwerte. IronXL zeichnet sich durch den Import ganzer Datensätze und deren Umwandlung in nutzbare C#-Objekte aus. Wenn Sie Excel-Dateien mit strukturierten Daten importieren müssen, bietet die Bibliothek mehrere Ansätze.

// Load the Excel file
WorkBook workBook = WorkBook.Load("ProductData.xlsx");
WorkSheet sheet = workBook.DefaultWorkSheet;
// Read a range of cells
 var products = new List<Product>();
 foreach (var row in sheet.Rows)
 {
     var product = new Product
     {
         Id = row.Columns[0].IntValue,
         Name = row.Columns[1].StringValue,
         Price = row.Columns[2].DecimalValue,
         IsAvailable = row.Columns[3].BoolValue
     };
     products.Add(product);
 }
 foreach (var product in products)
 {
     Console.WriteLine($"Id: {product.Id}, Name: {product.Name}, Price: {product.Price}, Available: {product.IsAvailable}");
 }

// Load the Excel file
WorkBook workBook = WorkBook.Load("ProductData.xlsx");
WorkSheet sheet = workBook.DefaultWorkSheet;
// Read a range of cells
 var products = new List<Product>();
 foreach (var row in sheet.Rows)
 {
     var product = new Product
     {
         Id = row.Columns[0].IntValue,
         Name = row.Columns[1].StringValue,
         Price = row.Columns[2].DecimalValue,
         IsAvailable = row.Columns[3].BoolValue
     };
     products.Add(product);
 }
 foreach (var product in products)
 {
     Console.WriteLine($"Id: {product.Id}, Name: {product.Name}, Price: {product.Price}, Available: {product.IsAvailable}");
 }

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Dieses Beispiel zeigt, wie man durch Zeilen iteriert und Excel-Daten auf stark typisierte C#-Objekte abbildet. Bei den typisierten Eigenschaften wie IntValue, StringValue und DecimalValue wird die Typkonvertierung automatisch durchgeführt. Dieser Ansatz erspart das manuelle Parsen und reduziert Fehler bei der Arbeit mit verschiedenen Datentypen. Viele Entwickler auf Stack Overflow schätzen diesen typsicheren Ansatz für den Excel-Datenimport.

// Read specific ranges of ProductData.xlsx file
Range dataRange = sheet["A1:D5"];
// Calculate aggregates directly
decimal sum = sheet["C1:C5"].Sum();
Console.WriteLine($"Sum of C1:C5: {sum}");
decimal max = sheet["C1:C5"].Max(c => c.DecimalValue);
Console.WriteLine($"Max of C1:C5: {max}");
// Use LINQ for filtering
var highValueOrders = dataRange
    .Where(cell => cell.DecimalValue > 100)
    .Select(cell => cell.Value)
    .ToList();
Console.WriteLine("High value orders (>100):");
// Print the high value orders to the console
foreach (var order in highValueOrders)
{
    Console.WriteLine(order);
}

// Read specific ranges of ProductData.xlsx file
Range dataRange = sheet["A1:D5"];
// Calculate aggregates directly
decimal sum = sheet["C1:C5"].Sum();
Console.WriteLine($"Sum of C1:C5: {sum}");
decimal max = sheet["C1:C5"].Max(c => c.DecimalValue);
Console.WriteLine($"Max of C1:C5: {max}");
// Use LINQ for filtering
var highValueOrders = dataRange
    .Where(cell => cell.DecimalValue > 100)
    .Select(cell => cell.Value)
    .ToList();
Console.WriteLine("High value orders (>100):");
// Print the high value orders to the console
foreach (var order in highValueOrders)
{
    Console.WriteLine(order);
}

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Wie kann ich Excel in DataTable konvertieren?

Die DataTable-Konvertierung ist für Datenbankoperationen und Datenbindungsszenarien unerlässlich. IronXL bietet integrierte Methoden, die die Konvertierung von Excel zu DataTable effizient durchführen. Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Sie Excel-Tabellen in SQL Server oder andere Datenbanken importieren müssen.

using System.Data;
// Load Excel file
WorkBook workBook = WorkBook.Load("inventory.xlsx");
// Select first Excel worksheet
WorkSheet sheet = workBook.WorkSheets.First();
// Convert to DataTable with headers
DataTable dataTable = sheet.ToDataTable(true);
// The DataTable is ready for database operations
using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connectionString))
{
    bulkCopy.DestinationTableName = "Inventory";
    bulkCopy.WriteToServer(dataTable);
}

using System.Data;
// Load Excel file
WorkBook workBook = WorkBook.Load("inventory.xlsx");
// Select first Excel worksheet
WorkSheet sheet = workBook.WorkSheets.First();
// Convert to DataTable with headers
DataTable dataTable = sheet.ToDataTable(true);
// The DataTable is ready for database operations
using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connectionString))
{
    bulkCopy.DestinationTableName = "Inventory";
    bulkCopy.WriteToServer(dataTable);
}

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Die Methode ToDataTable() akzeptiert einen booleschen Parameter, der angibt, ob die erste Zeile Kopfzeilen enthält. Wenn diese Option auf true gesetzt ist, verwendet IronXL automatisch die Werte der ersten Zeile als Spaltennamen in der DataTable. Diese DataTable lässt sich nahtlos in ADO.NET-Operationen, Entity Framework und Datenbindungssteuerungen integrieren. Die Dokumentation von Microsoft zu SqlBulkCopy zeigt, wie effizient dieses Muster große Datenimporte handhabt.

Für mehr Kontrolle über den Konvertierungsprozess:

// Custom DataTable conversion
DataTable customTable = new DataTable();
// Define columns based on Excel structure
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    customTable.Columns.Add($"Column{col + 1}", typeof(string));
}
// Import data with validation
foreach (var row in sheet.Rows)
{
    var dataRow = customTable.NewRow();
    for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
    {
        dataRow[col] = row.Columns[col].Value ?? DBNull.Value;
    }
    customTable.Rows.Add(dataRow);
}
// Print column headers
foreach (DataColumn column in customTable.Columns)
{
    Console.Write($"{column.ColumnName}\t");
}
Console.WriteLine();
// Print each row
foreach (DataRow row in customTable.Rows)
{
    foreach (var item in row.ItemArray)
    {
        Console.Write($"{item}\t");
    }
    Console.WriteLine();
}

// Custom DataTable conversion
DataTable customTable = new DataTable();
// Define columns based on Excel structure
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    customTable.Columns.Add($"Column{col + 1}", typeof(string));
}
// Import data with validation
foreach (var row in sheet.Rows)
{
    var dataRow = customTable.NewRow();
    for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
    {
        dataRow[col] = row.Columns[col].Value ?? DBNull.Value;
    }
    customTable.Rows.Add(dataRow);
}
// Print column headers
foreach (DataColumn column in customTable.Columns)
{
    Console.Write($"{column.ColumnName}\t");
}
Console.WriteLine();
// Print each row
foreach (DataRow row in customTable.Rows)
{
    foreach (var item in row.ItemArray)
    {
        Console.Write($"{item}\t");
    }
    Console.WriteLine();
}

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Dieser Ansatz bietet Flexibilität bei der Datentransformation während des Imports. Nullwerte werden durch die Konvertierung in DBNull.Value elegant behandelt, um die Kompatibilität mit Datenbankoperationen zu gewährleisten.

Welche erweiterten Funktionen unterstützen die Datenmanipulation?

IronXL geht über das einfache Lesen hinaus und bietet leistungsstarke Funktionen für komplexe Szenarien. Die Bibliothek behält die Excel-Formeln bei, so dass die Berechnungen dynamisch aktualisiert werden können. Für Entwickler, die mit komplexen Excel-Arbeitsmappen arbeiten, wird dadurch die Datenintegrität während des gesamten Importprozesses gewahrt.

// Read calculated values from formulas
WorkSheet sheet = workBook.GetWorkSheet("Reports");
decimal calculatedTotal = sheet["E10"].DecimalValue; // Reads formula result
// Formulas remain intact
string formula = sheet["E10"].Formula; // Returns "=SUM(E2:E9)"

// Read calculated values from formulas
WorkSheet sheet = workBook.GetWorkSheet("Reports");
decimal calculatedTotal = sheet["E10"].DecimalValue; // Reads formula result
// Formulas remain intact
string formula = sheet["E10"].Formula; // Returns "=SUM(E2:E9)"

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Formelunterstützung bedeutet, dass der Import von Excel-Dateien mit komplexen Berechnungen funktioniert, ohne dass die Geschäftslogik neu erstellt werden muss. Die Bibliothek wertet Formeln automatisch aus und gibt berechnete Werte zurück, wobei die ursprüngliche Struktur der Formel erhalten bleibt. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert, wenn Sie Excel-Dateien mit Finanzmodellen oder Berichtsvorlagen lesen müssen.

Die plattformübergreifende Kompatibilität gewährleistet ein konsistentes Verhalten in Windows-, Linux-, macOS- und Container-Umgebungen. Dank dieser Flexibilität eignet sich IronXL ideal für Cloud-Bereitstellungen und Microservices-Architekturen, bei denen eine Office-Installation nicht möglich ist. Die Dokumentation der .NET Foundation zeigt auf, wie moderne .NET-Anwendungen beim Import von Excel-Daten von dieser Plattformunabhängigkeit profitieren.

Die Entity-Framework-Integration rationalisiert Datenbank-Workflows für C#-Excel-Import-Szenarien:

var products = sheet.Rows.Skip(1)
    .Select(row => new Product
    {
        Name = row.Columns[0].StringValue,
        Price = row.Columns[1].DecimalValue
    })
    .ToList();
using (var context = new AppDbContext())
{
    context.Products.AddRange(products);
    await context.SaveChangesAsync();
}

var products = sheet.Rows.Skip(1)
    .Select(row => new Product
    {
        Name = row.Columns[0].StringValue,
        Price = row.Columns[1].DecimalValue
    })
    .ToList();
using (var context = new AppDbContext())
{
    context.Products.AddRange(products);
    await context.SaveChangesAsync();
}

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Dieses Muster ermöglicht direkte Excel-zu-Datenbank-Pipelines mit minimalem Code, perfekt für Datenmigration und ETL-Prozesse. Laden Sie IronXL herunter, um umfassende Excel-Bearbeitungsfunktionen zu erhalten und Ihre Datenimport-Workflows zu rationalisieren.

Abschluss

IronXL verwandelt den Excel-Datenimport von einer komplexen Herausforderung in unkomplizierten C#-Code. Die intuitive API der Bibliothek, die umfassende Formatunterstützung und die plattformübergreifende Kompatibilität machen sie zur praktischen Wahl für Produktionsanwendungen, die eine Bearbeitung von Excel-Dateien erfordern.

Sind Sie bereit, Excel-Dateien in Ihre C#-Projekte zu importieren? Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um den vollen Funktionsumfang von IronXL zu erkunden. Detaillierte Anleitungen zur Implementierung finden Sie in der kompletten Dokumentation oder in weiteren Excel-Tutorials für fortgeschrittene Szenarien. Für den produktiven Einsatz können Sie die Lizenzierungsoptionen einsehen, um die richtige Lösung für Ihr Team zu finden.