効率的な C# CSV パーサー IronXL でデータ処理を効率化する方法

基本的な文字列分割が失敗する理由

CSV ファイルを解析する最も一般的な初心者のアプローチを考えてみましょう：

string line = "John,Doe,30,Engineer";
string[] values = line.Split(','); // string array

string line = "John,Doe,30,Engineer";
string[] values = line.Split(','); // string array

これは単純なケースでは完璧に機能しますが、次のような場合にはすぐに失敗します:

埋め込まれたコンマを含む引用符で囲まれたフィールド:実際の CSV ファイルには、データ自体にコンマが含まれるアドレスや説明などのフィールドが含まれることがよくあります。 CSV 行 "Smith, John",Developer,"New York, NY",50000 が 4 つのフィールドの代わりに 5 つのフィールドに誤って分割され、データ構造を破壊し、その後の処理での不整合を引き起こします。

フィールド内の改行: CSV 標準の RFC 4180 によれば、適切に引用符で囲まれていればフィールドに改行を含めることができます。 複数行の住所フィールドは、行ごとの読み取りアプローチを中断させ、引用されたフィールド内で改行が発生したのか新しいレコードを表すのかを追跡するための洗練された状態管理を必要とします。

エスケープ文字と引用符の処理: CSV ファイルでは、引用符で囲まれたフィールド内の引用符をエスケープするためにさまざまな規則が使用されます。 一部は二重引用符（""）を使用し、他はバックスラッシュや他のエスケープ文字を使用します。 適切に処理しないと、"彼女は"こんにちは！"と言った。"、greetingは破損するか、解析エラーを引き起こします。

異なる区切り文字とエンコーディング:すべての"CSV"ファイルでコンマが使用されるわけではありません。 タブ区切り値（TSV）、パイプ区切りファイル、セミコロン区切り値は一般的なバリエーションです。 さらに、ファイルは異なる文字エンコーディング（UTF-8、UTF-16、ANSI）を使用することがあり、特に国際的な文字についてデータの破損を避けるための適切な検出と変換が必要です。 RFC 4180標準はCSV形式の仕様を定義していますが、多くの実装がそれから逸脱しています。

大きなファイルのメモリ管理: File.ReadAllLines() を使用して 500 MB の CSV ファイル全体をメモリに読み込むと、パフォーマンスが大幅に低下したり、メモリ不足の例外が発生したりする可能性があります。 これらの複雑さは、引用符の記法、エスケープ、区切りディリミターの異なる慣例を使用する異なるソースの CSV ファイルを扱うとますます増します。

大きなファイルではどのようなパフォーマンスの問題が発生しますか?

大きなファイルのメモリ管理: File. ReadAllLines () を使用して 500 MB の CSV ファイル全体をメモリに読み込むと、パフォーマンスが大幅に低下したり、メモリ不足例外が発生したりする可能性があります。 数百万行を処理するには、応答性を維持するためにストリーミング アプローチと効率的なメモリ管理が必要です。 IronXL の最新のパフォーマンス向上により、メモリ使用量が 19.5 GB から 1 GB 未満に削減されながら、速度が 40 倍向上しました。

異なるソースからの CSV ファイル (それぞれ異なる規則を使用している可能性がある) を扱う場合、これらの複雑さはさらに増大します。 すべてのシナリオを確実に処理するパーサーを構築するには、多大な開発労力と、新たなエッジケースの発生に伴う継続的なメンテナンスが必要です。 このため、多くの開発者は、CSV 解析を含む複雑な Excel 操作を処理する IronXL などの実績のあるライブラリの使用を好みます。

IronXL は、実際の CSV ファイルの複雑さを処理しながら、卓越した使いやすさを維持するバトルテストされたパーサーを提供することで、CSV 処理を革命的に変えます。

IronXL は、優れた使いやすさを維持しながら、現実世界の CSV の複雑さを処理する包括的なパーサーを提供することで、CSV 処理に革命をもたらします。 IronXL は、開発者に車輪の再発明を強いるのではなく、直感的な API を通じてあらゆる一般的な CSV の課題に対処する完全なソリューションを提供します。 ライブラリのCSV機能は基本の解析だけにとどまりません。

IronXL の主な特徴は何ですか?

最近の更新と安定性の向上: IronXL は、定期的な更新とコミュニティのフィードバックを通じて継続的に進化しています。 これらのアップデートにより、開発者は、大きなデータセットや不規則なデータセットを扱う場合でも、一貫した結果を得られ、以前のカスタム CSV 実装で見られた多くの落とし穴を排除します。 インテリジェントな解析エンジン：IronXL のパーサーは自動的に引用フィールド、埋め込まれた区切り文字、データ内の改行を検出および処理します。

インテリジェントな解析エンジン: IronXL のパーサーは、データ内の引用符で囲まれたフィールド、埋め込まれた区切り文字、改行を自動的に検出して処理します。 柔軟な区切り文字のサポート：カンマはデフォルトであるものの、IronXL はシンプルな設定オプションを通じて任意の区切り文字を簡単に処理します。

柔軟な区切り文字のサポート:カンマがデフォルトのままですが、IronXL は簡単な構成オプションを通じて任意の区切り文字を簡単に処理します。 タブ区切りファイル、パイプ区切りエクスポート、またはセミコロン区切りのヨーロッパ形式で作業する場合でも、同じクリーンなAPIがすべてのバリエーションを一貫して処理します。 Excel 統合の優秀さ：スタンドアロンの CSV パーサーとは異なり、IronXL は CSV と Excel 形式の間のシームレスな双方向変換を提供します。

Excel 統合の卓越性:スタンドアロンの CSV パーサーとは異なり、IronXL は CSV 形式と Excel 形式間のシームレスな双方向変換を提供します。 クロスプラットフォームの信頼性：IronXL は、Windows、Linux、macOS 環境で一貫して動作し、現代のクラウドネイティブアプリケーションに理想的な機能を提供します。

クロスプラットフォームの信頼性: IronXL は Windows、Linux、macOS 環境で一貫して実行されるため、最新のクラウドネイティブ アプリケーションに最適です。 メモリ効率の高いアーキテクチャ：ライブラリは、過度なメモリ消費なしに大規模な CSV ファイルを処理することを可能にする、最適化されたメモリ管理技術を採用しています。

メモリ効率の高いアーキテクチャ:ライブラリは最適化されたメモリ管理技術を採用しており、過剰なメモリ消費なしに大規模な CSV ファイルを処理できます。 IronXLは効率的なストリーミングとバッファリング戦略を通じて、数ギガバイトのファイルを処理し、数百万行でも応答性を維持します。

クロスプラットフォーム開発に IronXL を選ぶ理由

クロスプラットフォームの信頼性: IronXL は Windows、Linux、macOS で一貫して実行されるため、クラウドネイティブ アプリケーションに最適です。 このライブラリは、Docker および Kubernetes でのコンテナー化されたデプロイメントをサポートしており、ローカルで実行されているか、Azure または AWS 上の運用コンテナーで実行されているかに関係なく、CSV 処理が同じように機能することを保証します。 AWS Lambda デプロイメントの場合、IronXL は特定の最適化ガイダンスを提供します。

メモリ効率の高いアーキテクチャ: ライブラリは、過剰な消費なしに大規模な CSV ファイルを処理するために最適化されたメモリ管理を採用しています。 IronXL は、効率的なストリーミングとバッファリングを通じて数ギガバイトのファイルを処理し、数百万行の応答性を維持します。 これらの最適化は、大規模なデータセットを操作し、集計関数を実行するときに非常に重要です。

! .NET バージョン 9、8、7、6、Core、Standard、Framework にわたる C#、F#、VB.NET との互換性を示すクロス プラットフォーム サポート図。さまざまなプラットフォームと展開環境を表すアイコンが付いています。

インストール手順は何ですか?

まず、NuGetパッケージマネージャーコンソールを通じてIronXLをインストールします：

Install-Package IronXL.Excel

! NuGet パッケージ マネージャー経由で IronXL.Excel パッケージとその依存関係が正常にインストールされたことを示す PowerShell コンソール出力。

インストール後に IronXL 名前空間を C# ファイルに追加します：

dotnet add package IronXL.Excel

dotnet add package IronXL.Excel

ライセンスの設定とライセンス キーの適用については、ライセンス ドキュメントを参照してください。 Web アプリケーションの場合、 Web.config でライセンス キーを構成できます。

最初の CSV ファイルを読み込むにはどうすればよいですか?

インストールが完了したら、C#ファイルにIronXLの名前空間を追加します：

using IronXL;

using IronXL;

まず、CSV ファイルの読み込みと読み取りを示す簡単な例から始めましょう。

// Load a CSV file
var reader = WorkBook.LoadCSV("customers.csv");
// Access the default worksheet (CSV files have one sheet)
WorkSheet sheet = reader.DefaultWorkSheet;
// Read a specific cell value
string customerName = sheet["B2"].StringValue;
// Display the value
Console.WriteLine($"Customer: {customerName}");

// Load a CSV file
var reader = WorkBook.LoadCSV("customers.csv");
// Access the default worksheet (CSV files have one sheet)
WorkSheet sheet = reader.DefaultWorkSheet;
// Read a specific cell value
string customerName = sheet["B2"].StringValue;
// Display the value
Console.WriteLine($"Customer: {customerName}");

このコードは重要な概念を示しています。まず、 WorkBook .LoadCSV() はCSVファイルをインテリジェントに解析し、区切り文字を自動的に検出し、引用符で囲まれたフィールドを処理します。 このメソッドは、IronXL のスプレッドシート データの主なコンテナーであるWorkBookオブジェクトを返します。 CSV ファイルには単一のシートが含まれているため、 DefaultWorkSheet介してアクセスします。 最後に、Excel スタイルのセル参照を使用して、 StringValueなどの型セーフなアクセサーで値にアクセスします。 高度なセル操作については、セルの書式設定とセルのデータ形式に関するガイドをご覧ください。

入力

! CustomerID、FirstName、LastName、Email、City、Country の列を持つ顧客データベースを示す Excel スプレッドシート。サンプル顧客データが 10 行含まれています。

出力

! Visual Studio デバッグ コンソールに"顧客: Emily"というテキストが表示された出力が表示されています

CSV データを読み取るための基本的なアプローチは何ですか?

最も簡単な方法は、デフォルト設定で LoadCSV を使用することです。

// Load CSV with automatic delimiter detection
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Iterate through rows
for (var row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    // Read cells in the current row
    string productName = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    decimal price = sheet[$"B{row}"].DecimalValue;
    int quantity = sheet[$"C{row}"].IntValue;
    Console.WriteLine($"Product: {productName}, Price: ${price}, Qty: {quantity}");
}

// Load CSV with automatic delimiter detection
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Iterate through rows
for (var row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    // Read cells in the current row
    string productName = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    decimal price = sheet[$"B{row}"].DecimalValue;
    int quantity = sheet[$"C{row}"].IntValue;
    Console.WriteLine($"Product: {productName}, Price: ${price}, Qty: {quantity}");
}

この例では、CSV データの行ごとの反復処理を示します。 行 1 から開始し (ヘッダーが行 0 にあると想定)、各行を順番に処理します。 IronXL の型付きアクセサーは、テキストを適切な .NET 型に自動的に変換し、手動での解析を排除します。 ループは、合計データ行数を正確に反映するRowCountを使用してすべての行にわたって継続されます。 複雑な操作の場合は、行や列を追加したり、新しい行を動的に挿入したりできます。

非標準の区切り文字をどのように処理しますか?

LoadCSV メソッドは解析動作をカスタマイズするためのオプションパラメータを受け入れます。

// Load a tab-separated file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.tsv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "\t");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process header row
var headers = new List<string>();
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    headers.Add(sheet.GetCellAt(0, col).StringValue);
}
// Display headers
Console.WriteLine("Columns: " + string.Join(" | ", headers));

// Load a tab-separated file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.tsv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "\t");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process header row
var headers = new List<string>();
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    headers.Add(sheet.GetCellAt(0, col).StringValue);
}
// Display headers
Console.WriteLine("Columns: " + string.Join(" | ", headers));

LoadCSV は、解析をカスタマイズするためのオプションのパラメータを受け入れます。 listDelimiter パラメータはフィールド区切り文字（ここでは TSV ファイルの場合はタブ）を指定します。 fileFormat パラメータは解析後の内部表現を決定します。 この例では、数値インデックスを使用して列の反復処理を行い、ヘッダー リストを構築する方法を示します。 列のサイズを自動変更したり、列幅をプログラムで設定したりすることもできます。

入力

出力

! Visual Studio デバッグ コンソールに CSV 列ヘッダー (ItemID、ItemName、Category、Quantity、UnitPrice、Supplier) が表示されています

どのような範囲操作を実行できますか?

CSVデータを扱う際には、範囲ベースの操作がしばしば必要です。 高度な操作については、 Excel の範囲に関するチュートリアルをご覧ください。

var csv = WorkBook.LoadCSV("employees.csv");
WorkSheet sheet = csv.DefaultWorkSheet;
// Read a range of cells
var range = sheet["A2:D10"];
// Process all cells in the range
foreach (var cell in range)
{
    if (!cell.IsEmpty)
    {
        Console.WriteLine($"Cell {cell.AddressString}: {cell.Text}");
    }
}
// Calculate sum of a numeric column
decimal totalSalary = sheet["E2:E100"].Sum();
Console.WriteLine($"Total Salary: ${totalSalary:N2}");

var csv = WorkBook.LoadCSV("employees.csv");
WorkSheet sheet = csv.DefaultWorkSheet;
// Read a range of cells
var range = sheet["A2:D10"];
// Process all cells in the range
foreach (var cell in range)
{
    if (!cell.IsEmpty)
    {
        Console.WriteLine($"Cell {cell.AddressString}: {cell.Text}");
    }
}
// Calculate sum of a numeric column
decimal totalSalary = sheet["E2:E100"].Sum();
Console.WriteLine($"Total Salary: ${totalSalary:N2}");

範囲セレクター構文 ("A2:D10") は Excel の慣例に基づき、スプレッドシートに精通している開発者にとって直観的です。 範囲セレクタの構文はExcelの慣例を反映しており、直感的に操作できます。foreachループは範囲セルを反復処理し、 IsEmptyによって空白を効率的にスキップします。 IronXL は、Sum()、Average()、Max() などの集計関数を使用して範囲を拡張し、手動での反復処理なしで計算を可能にします。 利用可能なメソッドについては、 API リファレンスを確認してください。 複数の範囲を結合し、範囲内でデータを並べ替えることもできます。

ヘッダー付きのファイルを処理するにはどうすればよいですか?

ヘッダー付きの CSV ファイルの処理には特別な考慮が必要です。 このライブラリは、名前付き範囲を操作し、整理しやすいように名前付きテーブルを作成するためのメソッドを提供します。

WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("products_with_headers.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Skip header row and process var data
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    var rowData = sheet.GetRow(row);
    // Access cells by index based on known column positions
    string sku = rowData.Columns[0].StringValue;      // Column A
    string description = rowData.Columns[1].StringValue; // Column B
    decimal cost = rowData.Columns[2].DecimalValue;    // Column C
    // Process the data
    ProcessProduct(sku, description, cost);
}
void ProcessProduct(string sku, string description, decimal cost)
{
    // Business logic here
    Console.WriteLine($"Processing: {sku} - {description} (${cost})");
}

WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("products_with_headers.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Skip header row and process var data
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    var rowData = sheet.GetRow(row);
    // Access cells by index based on known column positions
    string sku = rowData.Columns[0].StringValue;      // Column A
    string description = rowData.Columns[1].StringValue; // Column B
    decimal cost = rowData.Columns[2].DecimalValue;    // Column C
    // Process the data
    ProcessProduct(sku, description, cost);
}
void ProcessProduct(string sku, string description, decimal cost)
{
    // Business logic here
    Console.WriteLine($"Processing: {sku} - {description} (${cost})");
}

高度なヘッダー処理では、ヘッダーが表示されたままになるようにペインを固定したり、ヘッダーを繰り返す印刷構成を設定したりできます。

入力

! ProductID、ProductName、Category、Stock、UnitPrice、Supplier の列を持つ製品在庫テーブルが表示され、テクノロジ製品が 10 行含まれている Excel スプレッドシート。

出力

! CSVファイルから10個の電子製品を処理したコンソール出力。各製品には製品ID、名前、および価格$0の値が含まれています。

IronXL は引用符で囲まれたフィールドと特殊文字をどのように処理しますか?

区切り記号を含む引用フィールドを持つCSVファイルの処理を見てみましょう：

// CSV with complex quoted fields
string csvContent = @"Name,Description,Price,Category
""Johnson, Mike"",""Premium keyboard with ""mechanical"" switches"",149.99,Electronics
""O'Brien, Sarah"",""Children's toy - ages 3+"",29.99,Toys";
// Save content to file for demonstration
File.WriteAllText("complex_data.csv", csvContent);
// Load and process the CSV
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("complex_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Read the complex fields
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string name = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string description = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    Console.WriteLine($"Name: {name}");
    Console.WriteLine($"Description: {description}");
    Console.WriteLine("---");
}

// CSV with complex quoted fields
string csvContent = @"Name,Description,Price,Category
""Johnson, Mike"",""Premium keyboard with ""mechanical"" switches"",149.99,Electronics
""O'Brien, Sarah"",""Children's toy - ages 3+"",29.99,Toys";
// Save content to file for demonstration
File.WriteAllText("complex_data.csv", csvContent);
// Load and process the CSV
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("complex_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Read the complex fields
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string name = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string description = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    Console.WriteLine($"Name: {name}");
    Console.WriteLine($"Description: {description}");
    Console.WriteLine("---");
}

IronXL は引用符で囲まれたフィールドの複雑さを自動的に処理します。 パーサーは、カンマが含まれているにもかかわらず、"Johnson, Mike"を単一のフィールドとして正しく解釈し、説明内のネストされた引用符を適切に処理します。 ライブラリは CSV 標準に準拠しており、二重引用符をエスケープ シーケンスとして扱います。 この自動処理により、複雑な正規表現や状態マシンが不要になります。 さらにテキストを操作するには、セルにコメントを追加したり、テキストのスタイルを適用したりできます。

文字エンコードの問題はどうでしょうか?

異なる文字エンコードを扱う場合には慎重な考慮が必要です。 IronXL はさまざまなファイル形式とエンコードを自動的に処理します。

// Load CSV with specific encoding
WorkBook workbook = WorkBook.Load("international_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process international characters
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string city = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string country = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    // Characters like ñ, ü, é display correctly
    Console.WriteLine($"Location: {city}, {country}");
}
// Save with UTF-8 encoding to preserve characters
workbook.SaveAsCsv("output_utf8.csv");

// Load CSV with specific encoding
WorkBook workbook = WorkBook.Load("international_data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process international characters
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string city = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string country = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    // Characters like ñ, ü, é display correctly
    Console.WriteLine($"Location: {city}, {country}");
}
// Save with UTF-8 encoding to preserve characters
workbook.SaveAsCsv("output_utf8.csv");

IronXL はさまざまなエンコードをインテリジェントに検出して処理し、国際文字が正しく表示されるようにします。 UTF-8、UTF-16、または従来の ANSI エンコードのいずれを使用する場合でも、ライブラリは読み取り/書き込みサイクル全体を通じて文字の整合性を維持します。 CSV ファイルを保存する場合、IronXL は互換性を最大限に高めるためにデフォルトで UTF-8 を使用します。 HTMLやJSONなどのさまざまな形式にエクスポートすることもできます。

入力

出力

! Visual Studio デバッグ コンソールには、ヨーロッパ、北米、南米、アフリカ、アジアの国を示す国名と地域を含む位置データが複数の言語で表示されています。

カスタム区切り文字と地域形式を使用するにはどうすればよいですか?

カスタム区切り文字と形式には柔軟な構成が必要です。 IronXL はさまざまな数値形式と地域設定をサポートしています。

// European CSV format (semicolon delimiter, comma decimal)
string europeanCsv = @"Product;Price;Quantity
Widget A;12,50;100
Gadget B;24,99;50";
File.WriteAllText("european.csv", europeanCsv);
// Load with semicolon delimiter
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("european.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX,
    listDelimiter: ";");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Parse European number format
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string product = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string priceText = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    // Convert European format to decimal
    decimal price = decimal.Parse(priceText.Replace(',', '.'));
    Console.WriteLine($"{product}: €{price}");
}

// European CSV format (semicolon delimiter, comma decimal)
string europeanCsv = @"Product;Price;Quantity
Widget A;12,50;100
Gadget B;24,99;50";
File.WriteAllText("european.csv", europeanCsv);
// Load with semicolon delimiter
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("european.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX,
    listDelimiter: ";");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Parse European number format
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    string product = sheet[$"A{row}"].StringValue;
    string priceText = sheet[$"B{row}"].StringValue;
    // Convert European format to decimal
    decimal price = decimal.Parse(priceText.Replace(',', '.'));
    Console.WriteLine($"{product}: €{price}");
}

この例は、セミコロンがフィールドを区切り、カンマが小数点を示すヨーロッパのCSV規則に対応しています。 listDelimiter パラメータはフィールドの分割を構成します。 数値解析のために、コードはヨーロッパの小数表記を.NETの期待される形式に変換します。 この柔軟性により、ソース データを変更することなく、任意の地域の CSV ファイルを処理できます。 プレゼンテーションを改善するために、セルの境界線と配置を適用することもできます。

バッチ処理に最適なアプローチは何ですか?

メモリに収まるが多くの行を含むファイルの場合、バッチ処理により効率が向上します：

WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("large_dataset.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process in batches of 1000 rows
int batchSize = 1000;
int totalRows = sheet.RowCount;
for (int startRow = 1; startRow <= totalRows; startRow += batchSize)
{
    int endRow = Math.Min(startRow + batchSize - 1, totalRows);
    // Process current batch
    var batchResults = new List<ProcessedRecord>();
    for (int row = startRow; row <= endRow; row++)
    {
        string id = sheet[$"A{row}"].StringValue;
        decimal amount = sheet[$"B{row}"].DecimalValue;
        // Process and store results
        batchResults.Add(new ProcessedRecord 
        { 
            Id = id, 
            Amount = amount,
            Processed = DateTime.Now 
        });
    }
    // Save batch results (to database, file, etc.)
    SaveBatch(batchResults);
    Console.WriteLine($"Processed rows {startRow} to {endRow}");
}
void SaveBatch(List<ProcessedRecord> records)
{
    // Implement batch saving logic
    Console.WriteLine($"Saved {records.Count} records");
}
class ProcessedRecord
{
    public string Id { get; set; }
    public decimal Amount { get; set; }
    public DateTime Processed { get; set; }
}

WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("large_dataset.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Process in batches of 1000 rows
int batchSize = 1000;
int totalRows = sheet.RowCount;
for (int startRow = 1; startRow <= totalRows; startRow += batchSize)
{
    int endRow = Math.Min(startRow + batchSize - 1, totalRows);
    // Process current batch
    var batchResults = new List<ProcessedRecord>();
    for (int row = startRow; row <= endRow; row++)
    {
        string id = sheet[$"A{row}"].StringValue;
        decimal amount = sheet[$"B{row}"].DecimalValue;
        // Process and store results
        batchResults.Add(new ProcessedRecord 
        { 
            Id = id, 
            Amount = amount,
            Processed = DateTime.Now 
        });
    }
    // Save batch results (to database, file, etc.)
    SaveBatch(batchResults);
    Console.WriteLine($"Processed rows {startRow} to {endRow}");
}
void SaveBatch(List<ProcessedRecord> records)
{
    // Implement batch saving logic
    Console.WriteLine($"Saved {records.Count} records");
}
class ProcessedRecord
{
    public string Id { get; set; }
    public decimal Amount { get; set; }
    public DateTime Processed { get; set; }
}

コードは 1000 行を一度に処理し、結果を一時リストに蓄積してから保存します。 一度に 1000 行を処理すると、保存する前に結果が一時的に蓄積されます。 このアプローチにより、バッチ間のガベージコレクションが可能になり、メモリ使用量が安定します。 このパターンにより、エラー回復も容易になり、再起動するのではなく、最後に成功したバッチから再開できます。 より効率的な処理を行うには、行と列をグループ化するか、トリミング操作を使用して不要なデータを削除することを検討してください。

入力

出力

メモリ効率の高い処理に LINQ を使用するにはどうすればよいでしょうか?

この LINQ ベースのアプローチは、遅延実行を活用して、すべてのデータを一度にロードするのではなく、行をオンデマンドで処理します。

// Alternative approach using row-by-row processing
public static void ProcessLargeCsvEfficiently(string filePath)
{
    WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV(filePath);
    WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
    // Use LINQ for memory-efficient processing
    var results = Enumerable.Range(1, sheet.RowCount)
        .Select(row => new
        {
            Row = row,
            Value = sheet[$"A{row}"].DecimalValue
        })
        .Where(item => item.Value > 100) // Filter criteria
        .Take(10000); // Limit results
    // Process results as they're enumerated
    foreach (var item in results)
    {
        Console.WriteLine($"Row {item.Row}: {item.Value}");
    }
}

// Alternative approach using row-by-row processing
public static void ProcessLargeCsvEfficiently(string filePath)
{
    WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV(filePath);
    WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
    // Use LINQ for memory-efficient processing
    var results = Enumerable.Range(1, sheet.RowCount)
        .Select(row => new
        {
            Row = row,
            Value = sheet[$"A{row}"].DecimalValue
        })
        .Where(item => item.Value > 100) // Filter criteria
        .Take(10000); // Limit results
    // Process results as they're enumerated
    foreach (var item in results)
    {
        Console.WriteLine($"Row {item.Row}: {item.Value}");
    }
}

この LINQ ベースのアプローチでは、遅延実行を利用して行をオンデマンドで処理します。 クエリは、要求された行のみを読み取り、フィルタリングする、遅延実行の処理パイプラインを構築します。 Take メソッドは上限を設定し、クエリの暴走を防止します。 このパターンは、すべてを処理せずに大きなファイル内の特定のレコードを検索するのに適しています。 また、システム統合を強化するために、 SQL データベースからデータを読み込んだり、 SQL 形式にエクスポートしたりすることもできます。

CSV ファイルを Excel に変換する理由

フォーマット設定を使用して CSV を Excel に変換すると、データの表示が強化され、高度な機能が有効になります。

// Load CSV file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_report.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Apply formatting to enhance readability
// Format header row
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    var headerCell = sheet.GetCellAt(0, col);
    headerCell.Style.Font.Bold = true;
    headerCell.Style.BackgroundColor = "#4472C4";
    headerCell.Style.Font.Color = "#FFFFFF";
}
// Format currency columns
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    var priceCell = sheet[$"C{row}"];
    priceCell.FormatString = "$#,##0.00";
    var quantityCell = sheet[$"D{row}"];
    quantityCell.Style.HorizontalAlignment = HorizontalAlignment.Right;
}
// Auto-fit columns for better display
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    sheet.AutoSizeColumn(col);
}
// Save as Excel file with formatting preserved
workbook.SaveAs("formatted_report.xlsx");
Console.WriteLine("CSV converted to formatted Excel file");

// Load CSV file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_report.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
// Apply formatting to enhance readability
// Format header row
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    var headerCell = sheet.GetCellAt(0, col);
    headerCell.Style.Font.Bold = true;
    headerCell.Style.BackgroundColor = "#4472C4";
    headerCell.Style.Font.Color = "#FFFFFF";
}
// Format currency columns
for (int row = 1; row <= sheet.RowCount; row++)
{
    var priceCell = sheet[$"C{row}"];
    priceCell.FormatString = "$#,##0.00";
    var quantityCell = sheet[$"D{row}"];
    quantityCell.Style.HorizontalAlignment = HorizontalAlignment.Right;
}
// Auto-fit columns for better display
for (int col = 0; col < sheet.ColumnCount; col++)
{
    sheet.AutoSizeColumn(col);
}
// Save as Excel file with formatting preserved
workbook.SaveAs("formatted_report.xlsx");
Console.WriteLine("CSV converted to formatted Excel file");

この変換プロセスでは、効率的な C# CSV パーサーを使用して、プレーン CSV データを専門的にフォーマットされた Excel ワークブックに変換します。 コードはヘッダーに太字の書式と色を適用し、視覚的な階層を作成します。 千単位の区切りを使用した通貨書式設定により、数値の読みやすさが向上します。 AutoSizeColumnコンテンツに合わせて幅を調整します。 生成された Excel ファイルは、スプレッドシート アプリケーションで開いたときにすべての書式が維持されます。 その他のオプションについては、セル書式設定ガイドを参照してください。 また、背景パターンや色を追加したり、セルを結合したり、ハイパーリンクを追加してインタラクティブ性を高めることもできます。

コンテナ化されたデプロイメントの場合、IronXL の Excel 変換機能は Docker 環境でシームレスに動作します。 このライブラリは外部依存関係や Office のインストールを必要としないため、クラウド ネイティブ アーキテクチャに最適です。 Kubernetes にデプロイする場合は、従来の Office 自動化のオーバーヘッドなしで、CSV ファイルを処理し、フォーマットされた Excel レポートを生成する軽量コンテナーを作成します。 高可用性シナリオでは、IronXL のスレッドセーフな操作により、複数のコンテナ インスタンス間での水平スケーリングが可能になり、各インスタンスは共通のデータ ストアを共有しながら CSV ファイルを個別に処理します。

入力

出力

なぜCSV処理にIronXLを選ぶのですか？ IronXL は、CSV 処理を複雑な課題から合理化された操作に変換し、カスタム実装を悩ませる無数のエッジ ケースとパフォーマンスの問題を排除します。 ライブラリのインテリジェント パーサーは、引用符で囲まれたフィールド、特殊文字、さまざまな区切り文字を自動的に処理し、CSV 形式と Excel 形式間のシームレスな変換を提供します。 顧客データのインポート、財務記録の処理、形式間の変換など、IronXL の強力な C# CSV パーサーが複雑な処理を処理するため、ユーザーはビジネス ロジックに集中できます。 ライブラリの継続的な改善への取り組みは、[製品のマイルストーン](https://ironsoftware.com/csharp/excel/product-updates/milestones/)と定期的な更新に表れています。 [ASP.NET 統合](https://ironsoftware.com/csharp/excel/how-to/asp-net-mvc-read-excel-file/)から[VB.NET サポート](https://ironsoftware.com/csharp/excel/get-started/vb-net-excel-files/)まですべてを網羅した包括的なドキュメントを備えた IronXL は、開発者が成功するために必要なリソースを提供します。 ライブラリの[エンタープライズ機能](https://ironsoftware.com/csharp/excel/features/)には、安全なデータ処理のための[ワークブックの暗号化](https://ironsoftware.com/csharp/excel/how-to/set-password-workbook/)と[ワークシートの保護が](https://ironsoftware.com/csharp/excel/how-to/set-password-worksheet/)含まれます。 [すべてのサイズのチームに適した IronXL の無料トライアルを始めましょう](trial-license)。 あらゆる規模のチーム向けに設計された[さまざまなライセンス レベル](https://ironsoftware.com/csharp/excel/licensing/upgrades/)のオプションを備えた[IronXL の無料トライアルを開始してください](https://ironsoftware.com/csharp/excel/docs/)。 既存のユーザーの場合、展開機能を拡張するための[ライセンス拡張機能](https://ironsoftware.com/csharp/excel/licensing/extensions/)を利用できます。 ! [IronXL ライセンスページには 4 つの価格帯 (Lite $749、Plus $999、Professional $1,999、Unlimited $3,999) が表示され、IronXL と Iron Suite のオプションを切り替えることができます。](/static-assets/excel/blog/csharp-csv-parser/csharp-csv-parser-19.webp)