如何使用 C# CSV 解析器精簡數據處理

什麼使 CSV 解析在 C# 中變得複雜？

CSV 文件的欺騙性簡單掩蓋了處理現實世界資料時出現的諸多挑戰。 雖然格式看似簡單——由逗號分隔的值——但現實涉及處理大量邊緣情況和性能考量，這可能會使基本的解析方法失敗。 根據在 Stack Overflow 上的討論，即使是有經驗的開發人員也難以正確處理 CSV。

考慮解析 CSV 文件最常見的初學者方法:

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

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

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這對於最簡單的情況非常有用，但在遇到以下情況時馬上失敗:

包含逗號的引號字段: 真正的 CSV 文件通常包含如地址或描述這類字段，這些字段內可能包含逗號。 像"Smith, John",開發者,"New York, NY",50000的 CSV 行會被錯誤地分為五個字段而不是四個，破壞資料結構，並在後續處理中造成錯位。

字段中的換行符: 根據 RFC 4180，CSV 標準，字段在正確引用時可以包含換行符。 多行地址字段打破了任何逐行讀取的方法，需要複雜的狀態管理來跟踪換行符是發生在引用字段中還是代表新記錄。

轉義字符和引號處理: CSV 文件在引用字段中使用各種約定來轉義引號。 有些使用雙引號（""），而另一些使用反斜線或其他轉義字符。 若處理不當，像“She said, ""Hello!""”，問候語的資料會被毀壞或導致解析錯誤。

不同的分隔符和編碼: 並不是所有“CSV”文件都使用逗號。 常見的變體有制表符分隔值（TSV）、管道符分隔文件和分號分隔值。 此外，文件可能使用不同的字符編碼（UTF-8、UTF-16、ANSI），需要正確的檢測和轉換以避免資料損壞，尤其是含國際字符時。 RFC 4180 標準 定義了 CSV 格式的規範，但許多實現偏離了這個。

大型文件的內存管理: 使用 File.ReadAllLines() 將一個 500MB 的 CSV 文件完全載入內存中可能造成嚴重的性能降耗或內存不足異常。 處理數百萬行需要流式處理方法和高效的內存管理，確保使用 C# CSV 解析器時，應用程序的響應性。

來自不同來源的 CSV 文件增加了這些複雜性，每一個可能使用不同的引用、轉義和分隔約定。 構建能可靠處理所有這些情況的解析器需要大量的開發努力和持續的維護，以應對新的邊緣情況不斷出現。

IronXL 如何改變 CSV 處理？

IronXL 革命性地改變了 CSV 處理，提供了一個經受住考驗的解析器，能處理現實世界 CSV 文件的複雜性，同時保持出色的易用性。 IronXL 不強迫開發人員重造輪子，而是通過一個直觀的 API 提供解決所有常見 CSV 挑戰的全面解決方案。 立即下載 IronXL，體驗在 CSV 解析工作流程中的不同。

該庫的 CSV 功能遠遠超過基本解析。 IronXL 將 CSV 文件作為資料格式更大生態系統中的一等公民，使得 CSV、Excel 和其他格式之間的無縫轉換成為可能，且不會導致資料丟失。 這種整合對需要匯入 CSV 資料、處理它並以不同的格式導出與不同利益相關者的應用至關重要。

最近更新和穩定性改進: IronXL 通過定期更新和社區反饋持續發展。 在最近的版本中，若干關鍵改進及錯誤修正更新增強了 CSV 解析的準確性、檔案編碼檢測和內存效率。 這些更新確保開發人員即使在處理大型或不規則資料集時，仍能體驗一致的結果，消除了在早期自定義 CSV 實現中發現的許多陷阱。

智能解析引擎: IronXL 的解析器自動檢測和處理引號字段、嵌入分隔符和資料中的換行符。 引擎適應不同的 CSV 方言，無需手動配置，正確解釋文件，無論它們遵循嚴格的 RFC 4180 標準還是使用常見變體。

靈活的分隔符支持: 雖然逗號是默認符號，IronXL 通過簡單的配置選項可輕鬆處理任何分隔符字符。 無論是處理制表符分隔的文件、管道符號導出的文件或分號分隔的歐洲格式，相同的乾淨 API 一致處理所有變體。 參見我們的 CSV 讀取教程 以獲得詳細示例。

Excel 整合卓越: 與獨立的 CSV 解析器不同，IronXL 提供 CSV 和 Excel 格式之間的雙向無縫轉換。 這一功能支持將 CSV 資料匯入到 Excel 活頁本中，以進行高級格式設計、公式應用和圖表生成，所有這些都通過 C# 代碼程式化地實現。

跨平台可靠性: IronXL 在 Windows、Linux 和 macOS 環境中一致運行，對於現代云原生應用來講是理想選擇。 該庫支持在 Docker 和 Kubernetes 中的容器化部署，無論是在開發人員的機器上還是在 Azure 或 AWS 上的生產容器中運行，CSV 處理邏輯都能一致運行。

內存高效架構: 該庫採用優化的內存管理技術，支持在不過度消耗內存的情況下處理大型 CSV 文件。 IronXL 透過高效的流式和緩衝策略處理多千兆字節的文件，即使擁有數百萬行時也能保持響應性。

IronXL 的入門步驟

開始使用 IronXL 僅需幾個簡單步驟。 該庫可通過 NuGet（Microsoft 的套件管理系統）無縫集成到任何 .NET 專案中。 有關詳細的安裝說明，請查閱我們的安裝指南。

首先，通過 NuGet 套件管理器控制台安裝 IronXL：

Install-Package IronXL.Excel

或者，對於現代 .NET 專案使用 .NET CLI：

dotnet add package IronXL.Excel

dotnet add package IronXL.Excel

安裝後，將 IronXL 命名空間加入到您的 C# 文件中：

using IronXL;

using IronXL;

Imports IronXL

讓我們從一個簡單的例子開始，展示如何載入和讀取 CSV 文件：

// 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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這段代碼演示了幾個關鍵概念。首先，WorkBook.LoadCSV() 方法智能地解析 CSV 文件，自動檢測分隔符並處理任何引號字段或特殊字符。 該方法返回一個 WorkBook 對象，是 IronXL 的電子表格資料主要容器。 由於 CSV 文件包含單張數據表，我們通過 DefaultWorkSheet 屬性訪問它。 最後，我們使用 Excel 樣式的單元格引用（如 "B2"）來訪問特定值，IronXL 提供類型安全的訪問器如 StringValue 來檢索資料。

如何使用 IronXL 讀取 CSV 文件？

使用 IronXL 讀取 CSV 文件提供多種方法，以適應不同的場景，從簡單的資料提取到複雜的處理工作流程。 該庫靈活的 API 適應各種讀取模式，並在所有文件類型上保持一致行為。

最簡單的方法是使用 LoadCSV 方法，具有默認設置：

// 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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這個例子展示了通過 CSV 資料逐行迭代。 該代碼從第1行（假設第0行為標題）開始並依次處理每一行。 IronXL 的類型訪問器（StringValue、DecimalValue、IntValue）自動將文本資料轉換為適當的 .NET 類型，消除手動解析和減少容易出錯的轉換代碼。 循環繼續通過 RowCount 屬性遍歷整潔中所有行，這準確地反映出文件中資料行的總數。

對於具有非標準分隔符的 CSV 文件，IronXL 提供配置選項：

// 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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LoadCSV 方法接受可選參數來定制解析行為。 ListDelimiter 參數指定分隔字段的字符——在此情況下，制表符字符適用於 TSV 文件。 FileFormat 參數決定解析後的內部表示形式，其中 XLSX 提供最多的功能和兼容性。 這個例子還展示了列迭代，使用數字索引來訪問單元格並構建第一行的標題列表。

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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如何處理複雜的 CSV 情境？

現實世界 CSV 文件常常包含破壞簡單解析方法的複雜性。 IronXL 對這些挑戰場景應對得有條不紊，提供對引號字段、特殊字符、編碼問題和非標準格式的健壯解決方案。

讓我們分析一下如何處理包含分隔符的引號字段的 CSV 文件：

// 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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IronXL 自動處理引號字段的複雜性。 解析器正確地將 "Johnson, Mike" 解釋為一個單一字段儘管有逗號，並正確地處理描述中的「mechanical」中的嵌套引號。 該庫遵循 CSV 標準進行引號處理，將雙引號（""）視為字面引號字符的轉義序列。 這種自動處理消除了在代碼中使用複雜正則表達式或狀態機的需求。

使用不同字符編碼時需要仔細考量：

// 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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IronXL 智能檢測和處理各種字符編碼，確保國際字符正常顯示。 無論是使用 UTF-8、UTF-16 還是傳統 ANSI 編碼，該庫在讀寫循環中保留字符的完整性。 在保存 CSV 文件時，IronXL 默認使用 UTF-8 編碼，最大限度的。在現代系統中確保兼容性，並保留特殊字元。

// 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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如何高效地處理大型 CSV 文件？

處理大型 CSV 文件提出了獨特的挑戰，需謹慎考量內存管理和性能優化。 IronXL 提供了多種策略來處理數百萬行而不讓系統資源不堪重負。 對於處理大量數據集的企業應用，考慮購買商業許可證以解鎖完整性能功能。

對於位於內存但含有大量行的文件，批處理可提高效率：

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; }
}

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批處理將大型數據集劃分為可管理的塊，防止內存過載並啟用進度跟踪。 該代碼一次處理1000行，在保存之前將結果累積在一個暫存列表中。 這種方法使得在批次之間執行垃圾回收，即使面對巨大的文件也能保持穩定的內存佔用。 該模式也方便錯誤恢復——若處理失敗，您可以從最後一個成功批次恢復，而不是完全重新開始。

// 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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在 CSV 和 Excel 格式之間轉換

IronXL 的一大特色是 CSV 和 Excel 格式之間的無縫轉換，支持采用兩者優點的工作流程。 這一功能在將 CSV 資料導入進行高級 Excel 處理或以 CSV 格式導出 Excel 報告以進行系統整合時至關重要。 了解更多關於文件格式轉換的說明。

將 CSV 轉換為 Excel，且包含格式化：

// 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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這一轉換過程使用我們高效的 C# CSV 解析器，將純粹的 CSV 資料轉換為專業格式的 Excel 工作簿。 代碼應用粗體格式和背景色至標題，創建視覺層次結構。 具有千分位分隔符和小數位的貨幣格式改善了數字可讀性。 AutoSizeColumn 方法調整列寬以適應內容，消除了手動調整大小。 生成的 Excel 文件在 Excel 或其他電子表格應用中打開時保留所有格式，提供數據的精緻展示。 想了解更多 Excel 格式選項，請參閱我們的單元格格式指南。

結論

IronXL 將 CSV 處理從一個複雜的挑戰轉變為流線型的操作，消除了自定義實現中常見的無數邊緣情況和性能問題。 該庫的智能解析器自動處理引號字段、特殊字符和各種分隔符，同時提供 CSV 和 Excel 格式之間的無縫轉換。 無論您是在匯入客戶資料、處理財務記錄，還是格式間轉換，IronXL 的強大 C# CSV 解析器在處理複雜性時，讓您專注於業務邏輯。

準備簡化您的 CSV 處理工作流程了嗎？ 開始 IronXL 的免費試用，適用於所有規模的團隊。