C# CSVパーサーでデータ処理を効率化する方法

C# での CSV 解析を複雑にする要素は何ですか？

CSV ファイルの欺瞞的な簡潔さは、実際のデータ処理で発生する多くの課題を隠しています。 形式はカンマで区切られた値のように見えますが、実際には基本的な解析アプローチを妨げる無数のエッジケースとパフォーマンスの考慮事項の処理が必要です。 Stack Overflow の ディスカッション によると、経験豊富な開発者でさえ適切な CSV 処理に苦労しています。

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

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

これは最も簡単なケースには完璧に機能しますが、次の遭遇時にすぐに失敗します：

埋め込まれたカンマを含む引用フィールド：実際の CSV ファイルには、データ内にカンマを含む住所や説明のようなフィールドがよく含まれています。 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 標準である RFC 4180 によれば、フィールドは適切に引用されている場合に改行を含むことができます。 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取り扱い：CSV ファイルは、引用されたフィールド内の引用符のエスケープにさまざまな規約を使用します。 あるものは二重引用符やその他のエスケープ文字を使用します。適切に処理されないと、"She said, ""Hello!""",greeting のようなデータが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" ファイルがカンマを使用す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、セミコロン区切りの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) を使用する場合があり、特に国際文字に関し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、多くの実装はそれから逸脱しています。 大規模ファイルのメモリ管理：500MB の CSV ファイル全体を File.ReadAllLines() を使用してメモリにロードすることは、重大なパフォーマンスの低下やメモリエラーを引き起こす可能性があります。

何百万行もの行を処理するには、ストリーミングのアプローチと効率的なメモリ管理が必要で、C# CSV パーサーを使用してアプリケーションの応答性を維持します。 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。

これらのシナリオを確実に扱えるパーサーを構築するには、かなりの開発努力が必要で、新しいエッジケースが出現するたびに継続的なメンテナンスが必要です。 ## IronXL はどのように CSV 処理を変革しますか？

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。

開発者が車輪の再発明を強いられるのではなく、IronXL は直感的な API を通じてすべての一般的な CSV の課題を解決する包括的なソリューションを提供します。 IronXL を今すぐダウンロードして、CSV 解析ワークフローの違いを体験しましょう。 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 は CSV ファイルをデータ形式の広いエコシステムの一等市民として扱い、CSV、Excel、その他の形式とのシームレスな変換を可能にし、データの損失なく実現します。 この統合は、CSV データをインポートし、さまざまな利害関係者向けに異なる形式でエクスポートする必要のあるアプリケーションにとって非常に貴重です。 最近の更新と安定性の改善：IronXL は定期的な更新や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。

最近のリリースでは、CSV 解析精度、ファイルエンコーディング検出、およびメモリエフィシェンシーを改善するいくつかの重要なアップデートとバグ修正が行われました。 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。

エンジンは異なる CSV ダイアレクトに適応し、手動設定を必要とせずに、厳格な RFC 4180 標準に従うファイルでも、一般的なバリエーションを使用するファイルでも正しく解釈します。 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。

タブ区切りファイル、パイプ区切りエクスポート、セミコロン区切りのヨーロッパ形式を扱う場合でも、同じクリーンな API が一貫してすべてのバリエーションを処理します。 詳細な例については、CSV 読み取りチュートリアル を参照してください。 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。

この能力により、CSV データが Excel ワークブックにインポートされ、高度な形式指定、数式適用、チャート生成がプログラムによって C# コードを通じて行われるワークフローが可能になります。 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。

ライブラリは Docker および Kubernetes でのコンテナ化された展開をサポートし、開発者のマシンまたは Azure や AWS の本番コンテナで実行中でも、CSV 処理ロジックが同一に動作することを保証します。 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。

IronXL は効率的なストリーミングおよびバッファリング戦略を通じてマルチギガバイトファイルを処理し、何百万行でも応答性を維持します。

IronXL の初め方

IronXL の旅を始めるには、ほんの数ステップが必要です。

ライブラリは .NET プロジェクトに NuGet、Microsoft のパッケージ管理システムを通じてシームレスに統合されます。 詳細なインストール手順については、インストールガイドをご覧ください。 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

または、現代の .NET プロジェクト用の .NET CLI を使用します：

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

CSV ファイルのロードと読み取りをデモする簡単な例から始めましょう：

using IronXL;

using IronXL;

Imports IronXL

このコードは、CSV ファイルを知的に解析し、区切り文字を自動的に検出し、引用されたフィールドや特殊文字を処理する WorkBook.LoadCSV() メソッドをデモします。

// 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}");

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メソッドはスプレッドシートデータ用の IronXL の主要コンテナである WorkBook オブジェクトを返します。 CSV ファイルは 1 枚のデータシートを含むため、DefaultWorkSheet プロパティを通してアクセスします。 最後に、IronXL は Excel スタイルのセル参照（"B2" など）を使用して特定の値にアクセスし、StringValue などの型安全なアクセサを提供してデータを取得します。

IronXLでCSVファイルを読む方法とは？

ライブラリの柔軟な API は、すべてのファイルタイプで一貫した動作を保ちながら、さまざまな読み取りパターンに対応します。

最もシンプルなアプローチは、LoadCSV メソッドをデフォルトの設定で使用することです：

この例では、CSV データの行ごとの反復を示しています。

// 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}");
}

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コードは行 1 から始まり（行 0 にはヘッダーがあると仮定して）、各行を順番に処理します。 IronXL の型付けされたアクセサー（StringValue、DecimalValue、IntValue）は、テキストデータを適切な .NET タイプに自動的に変換し、手動での解析を排除し、エラーを起こしやすい変換コードを減らします。 ループはファイル内のデータ行の総数を正確に反映する RowCount プロパティを使用してすべての行を処理し続けます。 非標準の区切り文字を持つ CSV ファイル用に、IronXL は設定オプションを提供します：

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));

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listDelimiter パラメータはフィールドを分割する文字を指定し、この場合、TSV ファイル用にタブ文字を使用しています。 fileFormat パラメータは解析後の内部表現を決定し、XLSX が最も多くの機能と互換性を提供します。 この例は、最初の行からヘッダーのリストを作成する数値インデックスを使用した列の反復も示しています。

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}");

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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})");
}

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複雑な CSV シナリオをどのように処理しますか？

現実世界の CSV ファイルには、単純な解析アプローチを壊す複雑さが含まれていることがよくあります。

IronXL は挑戦的なシナリオを優雅に処理し、引用フィールド、特殊文字、エンコーディングの問題、および非標準の形式に対する堅牢なソリューションを提供します。 デリミタ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：

IronXL は引用フィールドの複雑さを自動的に処理します。

// 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("---");
}

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パーサーは、カンマを含んでいるにもかかわらず「Johnson, Mike」を単一のフィールドと正しく解釈し、「mechanical」内のネストされた引用符を正しく処理します。 ライブラリは、二重引用符 （""） をエスケープシーケンスと見なすことで、リテラル引用符文字の引用処理のための CSV 標準に従います。 この自動処理は、コード内での複雑な正規表現や状態機械の必要性を排除します。 異なる文字エンコーディングを扱うことは慎重な検討が必要です：

IronXL はさまざまな文字エンコーディングを知的に検出し処理し、国際文字が正しく表示されることを保証します。

// 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");

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UTF-8、UTF-16、またはレガシーの ANSI エンコーディングを扱う場合でも、ライブラリは読み取り書き込みサイクル全体を通して文字の整合性を保持します。 CSV ファイルの保存時に、IronXL は UTF-8 エンコードをデフォルトで使用し、特殊文字を維持しながら現代のシステムと最大の互換性を保証します。

// 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}");
}

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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; }
}

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

// 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}");
    }
}

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// 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");

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結論

ライブラリのインテリジェントパーサーは自動的に引用フィールド、特殊文字、および各種デリミターを処理し、CSV 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、または形式間の変換に関係なく、IronXL の強力な C# CSV パーサーは複雑さを処理し、ビジネスロジックに集中することができるようにします。 CSV 処理ワークフローを簡素化する準備はできていますか？

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。