C# Leer un archivo CSV en una tabla de datos: Guía completa para desarrolladores

¿Por qué es esencial la conversión de CSV a DataTable ?

La conversión de CSV a DataTable permite a los desarrolladores transformar valores separados por comas (datos CSV) en objetos estructurados como un DataTable para su posterior procesamiento. Ya sea que esté manejando datos de inventario, registros de clientes o registros de transacciones, poder convertir CSV a una nueva DataTable de manera eficiente es crucial. Al usar la primera fila como encabezado de columna, puede asegurarse de que las columnas de la tabla de datos se alineen con el esquema de la tabla de su base de datos, lo que la hace perfecta para operaciones de Excel a SQL .

Los enfoques tradicionales a menudo enfrentan dificultades con archivos grandes, diferentes delimitadores o gestión de memoria. IronXL elimina estos desafíos y maneja diferentes delimitadores, campos entre comillas y comas incrustadas sin problemas. Las capacidades de lectura de CSV de IronXL eliminan estos puntos problemáticos comunes al tiempo que brindan funciones adicionales como validación de datos y optimización del tamaño de archivo .

¿Cómo instalar IronXL?

Comenzar con IronXL solo requiere una simple instalación del paquete NuGet. Abre la Consola del Administrador de Paquetes NuGet en Visual Studio y ejecuta:

Install-Package IronXL.Excel

Una vez instalado, agrega el espacio de nombres IronXL a tu proyecto:

using IronXL;
using System.Data;

using IronXL;
using System.Data;

Esto proporciona acceso a todas las potentes capacidades de procesamiento de CSV sin ninguna dependencia de Excel. Para obtener más detalles sobre la extensa API de IronXL, consulte la Documentación de referencia de API . Si está utilizando contenedores Docker , es posible que se requieran pasos de configuración adicionales.

¿Por qué elegir NuGet en lugar de la instalación manual?

NuGet administra automáticamente las dependencias, garantizando que todas las bibliotecas necesarias se instalen correctamente. Simplifica las actualizaciones de versiones: un comando actualiza IronXL y todas las dependencias. La integración de NuGet con Visual Studio proporciona compatibilidad IntelliSense inmediatamente después de la instalación. La funcionalidad de restauración de paquetes garantiza que los miembros del equipo obtengan la misma versión automáticamente. Para entornos empresariales que requieren versiones específicas, NuGet también admite feeds de paquetes privados .

Instalar con NuGet

PM >  Install-Package IronXL.Excel

Echa un vistazo a IronXL en NuGet para una instalación rápida. Con más de 10 millones de descargas, está transformando el desarrollo de PDF con C#. También puede descargar el DLL.

¿Cómo convertir CSV a DataTable ?

La belleza de IronXL reside en su simplicidad. A continuación se explica cómo leer un archivo CSV y convertirlo en una DataTable :

// Load CSV file into a WorkBook object
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX);

// Access the default worksheet
WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

// Convert to DataTable with headers
DataTable dataTable = worksheet.ToDataTable(true);

// Display the data
foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
{
    foreach (var item in row.ItemArray)
    {
        Console.Write($"{item}\t");
    }
    Console.WriteLine();
}

// Load CSV file into a WorkBook object
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX);

// Access the default worksheet
WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

// Convert to DataTable with headers
DataTable dataTable = worksheet.ToDataTable(true);

// Display the data
foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
{
    foreach (var item in row.ItemArray)
    {
        Console.Write($"{item}\t");
    }
    Console.WriteLine();
}

El método LoadCSV analiza inteligentemente tu archivo CSV, manejando automáticamente casos comunes como campos entre comillas y comas incrustadas. El parámetro fileFormat le dice a IronXL cómo interpretar los datos CSV internamente, garantizando que se traten como una estructura compatible con Excel. Una vez cargado, el método ToDataTable (true) convierte la hoja de cálculo en una DataTable , con el parámetro true indicando que la primera fila debe usarse como encabezado de columna. Esto da como resultado una DataTable limpia y estructurada con columnas con nombre que coinciden con los encabezados CSV. Para obtener opciones de manipulación más avanzadas, explore el tutorial completo de Excel a DataTable .

El proceso de conversión también preserva los tipos de datos de manera inteligente: los números permanecen numéricos, las fechas se analizan correctamente y los campos de texto mantienen su formato. Esta inferencia de tipos automática ahorra un tiempo de desarrollo considerable en comparación con los enfoques de análisis manual. Para escenarios que requieren formato de datos personalizado, puede aplicar formatos de datos de celda antes de la conversión.

¿Cómo importar DataTable en SQL Server?

Una vez que tenga su DataTable , importarlo a SQL Server se vuelve notablemente eficiente usando SqlBulkCopy :

using System.Data;
using Microsoft.Data.SqlClient;
using IronXL;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create connection string
        string connectionString = @"Data Source=localhost;Initial Catalog=SalesDB;
                           Integrated Security=True;TrustServerCertificate=True;";

        // Read CSV into DataTable
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory_report.csv");
        DataTable dataTable = workbook.DefaultWorkSheet.ToDataTable(true);

        // Bulk insert into SQL Server
        using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))
        {
            connection.Open();
            using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection))
            {
                // Set destination table name
                bulkCopy.DestinationTableName = "dbo.Inventory";

                // Map DataTable columns to SQL table columns
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("ProductCode", "product_code");
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("Quantity", "quantity");
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("LastUpdated", "last_updated");

                // Set batch size for better performance
                bulkCopy.BatchSize = 1000;

                // Write data to SQL Server
                bulkCopy.WriteToServer(dataTable);
            }
        }

        Console.WriteLine($"Successfully imported {dataTable.Rows.Count} records");
    }
}

using System.Data;
using Microsoft.Data.SqlClient;
using IronXL;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Create connection string
        string connectionString = @"Data Source=localhost;Initial Catalog=SalesDB;
                           Integrated Security=True;TrustServerCertificate=True;";

        // Read CSV into DataTable
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory_report.csv");
        DataTable dataTable = workbook.DefaultWorkSheet.ToDataTable(true);

        // Bulk insert into SQL Server
        using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))
        {
            connection.Open();
            using (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection))
            {
                // Set destination table name
                bulkCopy.DestinationTableName = "dbo.Inventory";

                // Map DataTable columns to SQL table columns
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("ProductCode", "product_code");
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("Quantity", "quantity");
                bulkCopy.ColumnMappings.Add("LastUpdated", "last_updated");

                // Set batch size for better performance
                bulkCopy.BatchSize = 1000;

                // Write data to SQL Server
                bulkCopy.WriteToServer(dataTable);
            }
        }

        Console.WriteLine($"Successfully imported {dataTable.Rows.Count} records");
    }
}

La clase SqlBulkCopy proporciona un rendimiento excepcional para importaciones de datos a gran escala. La colección ColumnMappings le permite asignar columnas DataTable a columnas de base de datos con diferentes nombres, lo que garantiza flexibilidad en su esquema de datos. La propiedad BatchSize optimiza el uso de la memoria al procesar los registros en fragmentos en lugar de cargar todo a la vez. Este enfoque puede gestionar millones de registros de manera eficiente, lo que lo hace ideal para operaciones de datos a escala empresarial. Obtenga más información sobre las capacidades DataSet y DataTable de IronXL .

Para lograr una mayor integridad de los datos, considere implementar soporte de transacciones en sus operaciones de copia masiva. Esto garantiza que las importaciones parciales se puedan revertir si ocurren errores. También puede aprovechar las funciones de validación de datos de IronXL para validar previamente los datos antes de importarlos.

¿Cómo manejar diferentes delimitadores?

No todos los archivos CSV usan comas. IronXL maneja sin problemas varios delimitadores, lo que lo hace perfecto para formatos de datos internacionales o sistemas heredados:

using IronXL;
using System;
using System.Data;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // --- Tab-delimited file ---
        string tsvPath = @"export_data.tsv";
        WorkBook tsvWorkbook = WorkBook.LoadCSV(tsvPath, ExcelFileFormat.XLSX, "\t");

        // --- Semicolon-delimited file ---
        string semiPath = @"european_data.csv";
        string tempCsv = Path.Combine(Path.GetTempPath(), "european_data_comma.csv");

        // Replace semicolons with commas for proper parsing
        var lines = File.ReadAllLines(semiPath);
        for (int i = 0; i < lines.Length; i++)
        {
            lines[i] = lines[i].Replace(';', ',');
        }
        File.WriteAllLines(tempCsv, lines);

        WorkBook semiWorkbook = WorkBook.LoadCSV(tempCsv, ExcelFileFormat.XLSX);

        // Print both workbooks
        PrintWorkbook(tsvWorkbook, "Tab-delimited File");
        PrintWorkbook(semiWorkbook, "Semicolon-delimited File");
    }

    static void PrintWorkbook(WorkBook workbook, string name)
    {
        Console.WriteLine($"\n--- {name} ---\n");
        DataTable dt = workbook.DefaultWorkSheet.ToDataTable(true);

        // Print column headers
        foreach (DataColumn col in dt.Columns)
        {
            Console.Write($"{col.ColumnName}\t");
        }
        Console.WriteLine();

        // Print rows
        foreach (DataRow row in dt.Rows)
        {
            foreach (var item in row.ItemArray)
            {
                Console.Write($"{item}\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using IronXL;
using System;
using System.Data;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // --- Tab-delimited file ---
        string tsvPath = @"export_data.tsv";
        WorkBook tsvWorkbook = WorkBook.LoadCSV(tsvPath, ExcelFileFormat.XLSX, "\t");

        // --- Semicolon-delimited file ---
        string semiPath = @"european_data.csv";
        string tempCsv = Path.Combine(Path.GetTempPath(), "european_data_comma.csv");

        // Replace semicolons with commas for proper parsing
        var lines = File.ReadAllLines(semiPath);
        for (int i = 0; i < lines.Length; i++)
        {
            lines[i] = lines[i].Replace(';', ',');
        }
        File.WriteAllLines(tempCsv, lines);

        WorkBook semiWorkbook = WorkBook.LoadCSV(tempCsv, ExcelFileFormat.XLSX);

        // Print both workbooks
        PrintWorkbook(tsvWorkbook, "Tab-delimited File");
        PrintWorkbook(semiWorkbook, "Semicolon-delimited File");
    }

    static void PrintWorkbook(WorkBook workbook, string name)
    {
        Console.WriteLine($"\n--- {name} ---\n");
        DataTable dt = workbook.DefaultWorkSheet.ToDataTable(true);

        // Print column headers
        foreach (DataColumn col in dt.Columns)
        {
            Console.Write($"{col.ColumnName}\t");
        }
        Console.WriteLine();

        // Print rows
        foreach (DataRow row in dt.Rows)
        {
            foreach (var item in row.ItemArray)
            {
                Console.Write($"{item}\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

Este código demuestra cómo cargar archivos CSV con diferentes delimitadores en objetos IronXL WorkBook . Los archivos delimitados por tabulaciones se leen usando "\t" como separador, mientras que los archivos delimitados por punto y coma se convierten a formato CSV estándar antes de cargarlos. La hoja de cálculo predeterminada de cada libro de trabajo se convierte en una DataTable con ToDataTable (verdadero), que utiliza la primera fila como encabezados de columna. Para escenarios de delimitadores más complejos, también puede explorar la conversión entre tipos de archivos de hojas de cálculo .

Luego, el método PrintWorkbook itera a través de DataTable y muestra los datos en la consola, incluidos los encabezados y todas las filas. Esta flexibilidad aborda muchos de los desafíos comunes de análisis de CSV discutidos por los desarrolladores. Al trabajar con formatos de datos europeos, el manejo de delimitadores de IronXL resulta particularmente valioso, ya que se adapta a las diferencias regionales en los estándares de formato de datos.

¿Cuáles son los próximos pasos?

IronXL transforma la compleja tarea de importación de bases de datos CSV en un proceso sencillo y confiable. Con solo unas pocas líneas de código, puedes:

• Lea archivos CSV desde cualquier ruta de archivo utilizando la funcionalidad LoadCSV
• Convertir datos CSV en una nueva DataTable con el formato de datos adecuado
• Conservar los encabezados de columnas y las columnas de tablas de datos mediante análisis inteligente
• Importe millones de filas a una tabla de base de datos de manera eficiente mediante operaciones masivas

La biblioteca maneja automáticamente las complejidades del análisis de CSV, la gestión de memoria y las conversiones de tipos de datos, permitiéndote concentrarte en tu lógica de negocio en lugar de en los detalles del procesamiento de archivos. Ya sea que esté creando aplicaciones ASP.NET , trabajando con Blazor o desarrollando aplicaciones .NET MAUI , IronXL proporciona un procesamiento CSV consistente y confiable en todas las plataformas.

¿Listo para optimizar tu flujo de trabajo de importación de datos? Comienza tu prueba gratuita para encontrar el ajuste perfecto para las necesidades de tu equipo. Con documentación completa, ejemplos de código extensos y soporte empresarial , procesará archivos CSV como un profesional en poco tiempo.