CSVファイル入門

CSVファイル（Comma Separated Values）は、そのシンプルさと幅広い互換性のおかげで、データ交換やストレージの定番です。 データをデータベースにインポートする場合でも、レポートをエクスポートする場合でも、サードパーティーのシステムと統合する場合でも、CSVファイルは表形式のデータを扱うための軽量で柔軟なフォーマットを提供します。 .NETでは、CSVファイルを扱うことは一般的な作業です。開発者は、ビジネスロジック、レポート作成、データ移行ワークフローの一環として、CSVデータを解析、読み取り、書き込む必要があります。

.NETシステムは、基本的な文字列やファイル操作からCsvHelperのような堅牢なライブラリまで、CSVファイルを処理する方法をいくつか提供しています。 カンマが引用符で囲まれたフィールドの中やデータ自体の一部として現れると、単純なカンマであっても複雑さを引き起こす可能性があるため、適切な構文解析が不可欠です。 適切な.NETツールを活用し、CSV解析のニュアンスを理解することで、開発者はデータの整合性を確保し、アプリケーションのデータ処理を効率化することができます。

.NETでCSVファイルを読む最も簡単な方法は何ですか?

最も簡単な方法は、WorkBook.LoadCSVメソッドを使用して、CSVデータをワークブック構造に直接インポートする方法です。 この単一のメソッドでは、構文解析、区切り文字の検出、およびデータの整理が自動的に行われるため、新しい StreamReader<//code> を作成したり、各文字列行を手動で処理したりする必要はありません。

IronXLはVisual StudioのNuGetパッケージマネージャーコンソールからインストールしてください。 .NET プロジェクトを開いて実行してください：

Install-Package IronXL.Excel

Read CSV .NET：IronXLを使用した最もシンプルなC#アプローチ: イメージ1 - インストール

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV file into a workbook with one method call
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ",");
        // Access the default worksheet containing CSV data
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Display all rows and CSV columns
        foreach (var row in sheet.Rows)
        {
            foreach (var cell in row)
            {
                Console.Write(cell.Value + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV file into a workbook with one method call
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ",");
        // Access the default worksheet containing CSV data
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Display all rows and CSV columns
        foreach (var row in sheet.Rows)
        {
            foreach (var cell in row)
            {
                Console.Write(cell.Value + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using (var reader = new StreamReader("sales_data.csv"))
using (var csv = new CsvHelper.CsvReader(reader, System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<dynamic>().ToList();
    // Process records as needed
}

using (var reader = new StreamReader("sales_data.csv"))
using (var csv = new CsvHelper.CsvReader(reader, System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<dynamic>().ToList();
    // Process records as needed
}

手動 CSV 構文解析とライブラリの使用はどのように比較されますか?

IronXLが排除する複雑さを理解することは、その価値を理解することにつながります。 手作業によるCSVの解析では、単純に見えてすぐに問題となる複数のエッジケースを、どのようなプロジェクトでも処理する必要があります。

using System;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Manual approach - requires extensive code for basic functionality
        string path = "data.csv";
        string[] lines = File.ReadAllLines(path);
        foreach (string line in lines)
        {
            // This breaks when CSV fields contain commas inside quotes
            string[] fields = line.Split(',');
            foreach (string field in fields)
            {
                Console.Write(field.Trim() + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using System;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Manual approach - requires extensive code for basic functionality
        string path = "data.csv";
        string[] lines = File.ReadAllLines(path);
        foreach (string line in lines)
        {
            // This breaks when CSV fields contain commas inside quotes
            string[] fields = line.Split(',');
            foreach (string field in fields)
            {
                Console.Write(field.Trim() + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // IronXL approach - handles all edge cases automatically
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("data.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ",");
        var records = workbook.DefaultWorkSheet.Rows;
        foreach (var row in records)
        {
            foreach (var cell in row)
            {
                Console.Write(cell.Value + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // IronXL approach - handles all edge cases automatically
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("data.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ",");
        var records = workbook.DefaultWorkSheet.Rows;
        foreach (var row in records)
        {
            foreach (var cell in row)
            {
                Console.Write(cell.Value + "\t");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

異なる CSV デリミタはどのように扱えますか?

CSVファイルでは、区切り文字としてカンマが使用されるとは限りません。 ヨーロッパのシステムエクスポートでは、10進数でカンマが使用されるため、セミコロンが頻繁に使用され、タブ区切り値（TSV）やパイプ区切りファイルは、さまざまなアプリケーションからのデータエクスポートに定期的に登場します。

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Reading a semicolon-delimited file (common in European exports)
        WorkBook euroData = WorkBook.LoadCSV("german_report.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ";");
        // Reading a tab-separated file
        WorkBook tsvData = WorkBook.LoadCSV("exported_data.tsv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "\t");
        // Reading a pipe-delimited file
        WorkBook pipeData = WorkBook.LoadCSV("legacy_system.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "|");
        // Access data identically regardless of original delimiter
        WorkSheet sheet = euroData.DefaultWorkSheet;
        int rowsCount = sheet.RowCount;
        Console.WriteLine($"Loaded {rowsCount} rows with {sheet.ColumnCount} CSV columns");
    }
}

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Reading a semicolon-delimited file (common in European exports)
        WorkBook euroData = WorkBook.LoadCSV("german_report.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ";");
        // Reading a tab-separated file
        WorkBook tsvData = WorkBook.LoadCSV("exported_data.tsv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "\t");
        // Reading a pipe-delimited file
        WorkBook pipeData = WorkBook.LoadCSV("legacy_system.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "|");
        // Access data identically regardless of original delimiter
        WorkSheet sheet = euroData.DefaultWorkSheet;
        int rowsCount = sheet.RowCount;
        Console.WriteLine($"Loaded {rowsCount} rows with {sheet.ColumnCount} CSV columns");
    }
}

LoadCSVのlistDelimiterパラメータは、フィールドの区切り文字として任意の1文字またはエスケープシーケンスを受け入れます。 タブ文字はtエスケープシーケンスを使用します。 ロード後、データ構造は元の形式に関係なく一貫性を保つため、区切り文字が異なる複数のソースからのCSVファイルを簡単に処理できます。 ほとんどのCSVファイルのデフォルト値はカンマですが、この柔軟性により、プロジェクトが遭遇するあらゆるバリエーションに対応できます。

CSVをDataTableに変換する最良の方法は何ですか?

CSVデータをDataTableに変換することで、データベース操作、UIアプリケーションでのデータバインディング、LINQクエリとの統合が可能になります。 ToDataTableメソッドは、1回の呼び出しでこの変換を実行します。

using IronXL;
using System;
using System.Data;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV and convert to DataTable
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("customers.csv", ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Convert worksheet to DataTable - true parameter uses CSV file header as column names
        DataTable dataTable = sheet.ToDataTable(true);
        // DataTable is now ready for database operations, binding, or LINQ queries
        Console.WriteLine($"DataTable created with {dataTable.Columns.Count} columns:");
        foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
        {
            // Property names from CSV header become column names
            Console.WriteLine($"  - {column.ColumnName}");
        }
        Console.WriteLine($"\nTotal records: {dataTable.Rows.Count}");
        // Access data using standard DataTable syntax
        foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
        {
            // Access by column index or name attribute
            string name = row["Name"].ToString();
            string email = row["Email"].ToString();
            Console.WriteLine($"Customer: {name}, Email: {email}");
        }
    }
}

using IronXL;
using System;
using System.Data;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV and convert to DataTable
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("customers.csv", ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Convert worksheet to DataTable - true parameter uses CSV file header as column names
        DataTable dataTable = sheet.ToDataTable(true);
        // DataTable is now ready for database operations, binding, or LINQ queries
        Console.WriteLine($"DataTable created with {dataTable.Columns.Count} columns:");
        foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
        {
            // Property names from CSV header become column names
            Console.WriteLine($"  - {column.ColumnName}");
        }
        Console.WriteLine($"\nTotal records: {dataTable.Rows.Count}");
        // Access data using standard DataTable syntax
        foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
        {
            // Access by column index or name attribute
            string name = row["Name"].ToString();
            string email = row["Email"].ToString();
            Console.WriteLine($"Customer: {name}, Email: {email}");
        }
    }
}

ToDataTable の boolean パラメータは、最初の行が列ヘッダ (true) になるか、データ (false) になるかを決定します。 true に設定すると、結果の DataTable のカラムは、CSV ファイルのヘッダー行からのプロパティ名を持ち、row["Name"] のようなカラム名を使用した直感的なデータアクセスが可能になります。

この変換は、SqlBulkCopyを使用したデータベースの一括挿入、WindowsフォームアプリケーションのDataGridViewコントロールへの入力、またはLINQ式を使用した複雑なデータ変換を必要とするシナリオに役立ちます。 DataTableフォーマットは、.NET Core Web APIプロジェクトでEntity Frameworkやその他のORMツールとも自然に統合されます。

CSVファイルをExcel形式に変換できますか?

IronXLの特筆すべき機能の一つは、CSVデータを適切なExcel形式に変換することです。 これは、元々フラットなCSVデータに数式、フォーマット、チャート、複数のワークシートを追加することを可能にします。

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV data from file path
        string path = "quarterly_sales.csv";
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV(path, ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        // Save as Excel XLSX format - create new Excel file
        workbook.SaveAs("quarterly_sales.xlsx");
        // Alternative: Save as legacy XLS format for older Excel versions
        workbook.SaveAs("quarterly_sales.xls");
        Console.WriteLine("CSV successfully converted to Excel format");
    }
}

using IronXL;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Load CSV data from file path
        string path = "quarterly_sales.csv";
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV(path, ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        // Save as Excel XLSX format - create new Excel file
        workbook.SaveAs("quarterly_sales.xlsx");
        // Alternative: Save as legacy XLS format for older Excel versions
        workbook.SaveAs("quarterly_sales.xls");
        Console.WriteLine("CSV successfully converted to Excel format");
    }
}

SaveAsメソッドは、ファイルの拡張子に基づいて出力形式を自動的に決定します。 XLSXは Excel 2007 以降と互換性のある最新の Office Open XML ファイルを作成し、XLSは古いアプリケーション用のレガシー Binary Interchange File Format ドキュメントを作成します。

CSVデータ内の特定のセルの値にはどのようにアクセスしますか?

IronXLはすべてのレコードを反復処理するだけでなく、使い慣れたExcelスタイルのアドレス指定を使って直接セルにアクセスすることもできます。 これにより、さまざまなデータ型にわたって、的を絞ったデータ抽出と型安全な値の取得が可能になります。

using IronXL;
using System;

// Example class to demonstrate structured data access
public class Employee
{
    public int Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.csv", ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Access specific cells using Excel-style addresses by index
        string productName = sheet["A2"].StringValue;
        int quantity = sheet["B2"].IntValue;
        decimal price = sheet["C2"].DecimalValue;
        Console.WriteLine($"Product: {productName}");
        Console.WriteLine($"Quantity: {quantity}");
        Console.WriteLine($"Price: ${price:F2}");
        // Access a range of cells - return records from column A
        var productRange = sheet["A2:A10"];
        Console.WriteLine("\nAll products:");
        foreach (var cell in productRange)
        {
            Console.WriteLine($"  - {cell.StringValue}");
        }
    }
}

using IronXL;
using System;

// Example class to demonstrate structured data access
public class Employee
{
    public int Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.csv", ExcelFileFormat.XLSX, ",");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
        // Access specific cells using Excel-style addresses by index
        string productName = sheet["A2"].StringValue;
        int quantity = sheet["B2"].IntValue;
        decimal price = sheet["C2"].DecimalValue;
        Console.WriteLine($"Product: {productName}");
        Console.WriteLine($"Quantity: {quantity}");
        Console.WriteLine($"Price: ${price:F2}");
        // Access a range of cells - return records from column A
        var productRange = sheet["A2:A10"];
        Console.WriteLine("\nAll products:");
        foreach (var cell in productRange)
        {
            Console.WriteLine($"  - {cell.StringValue}");
        }
    }
}

セルのアドレス指定はExcelの慣例に従い、アルファベットはCSVの列（A、B、C）を表し、数字は行のインデックス位置（1、2、3）を表します。 Cellクラスは、StringValue、IntValue、DecimalValue、BoolValue、DateTimeValueを含む型固有のアクセサを提供します。 これらのアクセサは、解析と変換を自動的に処理するため、手動での型キャストが不要になり、すべてを文字列値として格納する場合と比較してメモリのオーバーヘッドが削減されます。

A2:A10のような記法を使用した範囲選択は、反復、集約関数、一括操作をサポートするRangeオブジェクトを返します。 これは、大きなCSVファイルから特定の列や長方形のデータ領域を抽出する際に役立ちます。 例えば、特定の列から新しい値のリストを作成したり、フィルタリングされたデータを別のファイルに書き込んだりします。

CSVファイル操作におけるエラー処理

.NETアプリケーションでCSVファイルを扱う場合、堅牢なエラー処理が不可欠です。 CSVファイルの読み書きは、ファイルの欠落、不正なデータ、予期しない解析エラーなど、さまざまな問題につながる可能性があります。 これらのシナリオを管理するには、ファイルやデータの操作をtry-catchブロックでラップするのがベストプラクティスです。

結論

.NETでCSVファイルを読むには、適切なアプローチを使用すれば、最小限の労力で済みます。 IronXLのLoadCSVメソッドは複雑な構文解析を自動的に処理し、さまざまな区切り文字をサポートし、使い慣れたスプレッドシートの概念を通して構造化データにすぐにアクセスできるようにします。ASP.NET Coreアプリケーション、.NET Core Web API、またはコンソール・プロジェクトのいずれを構築する場合でも、このライブラリはCSV処理を合理化します。

無料トライアルを開始して、IronXLが.NETプロジェクトのCSVファイルの読み込みをどのように簡素化するかを体験してください。 本番環境への導入については、ライセンスオプションが$799から始まり、永久使用権と1年間のサポートが含まれます。