C# で CSV ファイルを DataTable に読み込む: 完全な開発者ガイド

CSV からDataTableへの変換がなぜ重要なのか?

CSV からDataTableへの変換により、開発者はコンマ区切り値 (CSV データ) をDataTableなどの構造化オブジェクトに変換して、さらに処理することができます。 在庫データ、顧客レコード、トランザクション ログのいずれを処理する場合でも、CSV を新しいDataTableに効率的に変換できることは重要です。 最初の行を列ヘッダーとして使用することで、データテーブル列がデータベース テーブル スキーマと一致することを保証でき、 Excel から SQL への操作に最適です。

従来のアプローチは、しばしば大きなファイル、異なる区切り文字、またはメモリ管理に苦慮します。 IronXLはこれらの課題を排除し、異なる区切り文字、引用されたフィールド、埋め込まれたカンマをスムーズに処理します。 IronXL の CSV 読み取り機能は、これらの一般的な問題点を解消するとともに、 データ検証やファイル サイズの最適化などの追加機能も提供します。

IronXLのインストール方法？

IronXLを使用するには、シンプルなNuGetパッケージインストールが必要です。 Visual StudioのNuGetパッケージマネージャーコンソールを開き、実行します：

Install-Package IronXL.Excel

インストールが完了したら、IronXL名前空間をプロジェクトに追加します：

using IronXL;
using System.Data;

using IronXL;
using System.Data;

これにより、Excelの依存関係なしに強力なCSV処理機能にアクセスできます。 IronXL の広範な API の詳細については、 API リファレンス ドキュメントを参照してください。 Docker コンテナを使用している場合は、追加の構成手順が必要になる場合があります。

手動インストールではなく NuGet を選択する理由

NuGet は依存関係を自動的に管理し、必要なすべてのライブラリが正しくインストールされていることを確認します。 バージョンの更新が簡素化され、1 つのコマンドで IronXL とすべての依存関係が更新されます。 NuGet と Visual Studio の統合により、インストール後すぐにIntelliSenseサポートが提供されます。 パッケージ復元機能により、チーム メンバーは同じバージョンを自動的に取得できるようになります。 特定のバージョンを必要とするエンタープライズ環境の場合、NuGet はプライベート パッケージ フィードもサポートします。

購入の準備ができていませんか？

PM >  Install-Package IronXL.Excel

IronXL を NuGet でチェックしてください。1000万回以上のダウンロードで、C#によるPDF開発を変革しています。 また、DLLをダウンロードできます。

CSV をDataTableに変換するにはどうすればいいですか?

IronXLの美しさはそのシンプルさにあります。 CSV ファイルを読み取ってDataTableに変換する方法は次のとおりです。

// 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();
}

LoadCSVメソッドは、あなたのCSVファイルを賢く解析し、引用されたフィールドや埋め込まれたカンマなどの一般的なケースを自動的に処理します。 fileFormat パラメータは、CSV データを内部的に解釈する方法を IronXL に指示し、Excel 互換の構造として扱われるようにします。 読み込まれると、 ToDataTable (true) メソッドはワークシートをDataTableに変換します。パラメータtrueは、最初の行を列ヘッダーとして使用することを示します。 これにより、CSV ヘッダーに一致する名前付き列を持つ、クリーンで構造化されたDataTable作成されます。 より高度な操作オプションについては、 Excel から DataTable への完全なチュートリアルを参照してください。

変換プロセスでは、データ型もインテリジェントに保持されます。数値は数値のまま、日付は正しく解析され、テキスト フィールドは書式が維持されます。 この自動型推論により、手動の解析アプローチと比較して開発時間が大幅に節約されます。 カスタムデータフォーマットが必要なシナリオでは、変換前にセルデータフォーマットを適用できます。

DataTable SQL Server にインポートする方法は?

DataTableができたら、 SqlBulkCopy使用してそれを SQL Server にインポートすると、非常に効率的になります。

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");
    }
}

SqlBulkCopyクラスは、大規模データインポートのための優れたパフォーマンスを提供します。 ColumnMappingsコレクションを使用すると、 DataTable列を異なる名前のデータベース列にマップできるため、データ スキーマの柔軟性が確保されます。 BatchSizeプロパティは、すべてを一度にロードするのではなく、レコードをチャンク単位で処理することでメモリ使用量を最適化します。 このアプローチは数百万件のレコードを効率的に処理できるため、エンタープライズ規模のデータ操作に最適です。 IronXL の DataSet および DataTable 機能の詳細をご覧ください。

データの整合性をさらに高めるには、一括コピー操作に関するトランザクション サポートを実装することを検討してください。 これにより、エラーが発生した場合に部分的なインポートをロールバックできるようになります。 また、 IronXL のデータ検証機能を活用して、インポート前にデータを事前検証することもできます。

異なる区切り文字の処理方法？

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。 IronXL はさまざまな区切り文字をシームレスに処理するため、国際的なデータ形式やレガシー システムに最適です。

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();
        }
    }
}

このコードは、異なる区切り文字を持つ CSV ファイルを IronXL WorkBookオブジェクトに読み込む方法を示しています。 タブ区切りファイルは"\t"を区切りとして読み込み、セミコロン区切りファイルはロード前に標準のCSV形式に変換されます。 各ワークブックの既定のワークシートは、最初の行を列ヘッダーとして使用するToDataTable (true) を使用してDataTableに変換されます。 より複雑な区切り文字のシナリオの場合は、スプレッドシートのファイル タイプ間の変換も検討できます。

次に、 PrintWorkbookメソッドはDataTableを反復処理し、ヘッダーとすべての行を含むデータをコンソールに表示します。 この柔軟性により、開発者が議論する一般的なCSV解析の課題の多くに対処します。 ヨーロッパのデータ形式を扱う場合、データ形式設定標準の地域的な違いに対応できるため、IronXL の区切り文字処理が特に役立ちます。

次のステップは何ですか?

IronXLは、CSVデータベースインポートの複雑な作業を簡単で信頼性の高いプロセスに変換します。 ほんの数行のコードで、次のことができます：

• LoadCSV機能を使用して任意のファイルパスからCSVファイルを読み取ります
• CSVデータを適切なデータフォーマットで新しいDataTableに変換する
• インテリジェントな解析により列ヘッダーとデータテーブル列を保持します
• バルク操作を使用して、数百万行をデータベース テーブルに効率的にインポートします。

ライブラリは、CSVの解析、メモリ管理、およびデータ型変換の細かい点を自動的に処理し、ファイル処理の詳細ではなくビジネスロジックに集中できるようにします。 ASP.NET アプリケーションの構築、 Blazorの使用、 .NET MAUI アプリの開発など、どのような場合でも、IronXL はすべてのプラットフォームにわたって一貫性のある信頼性の高い CSV 処理を提供します。

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