C# 將 CSV 檔案讀取到 DataTable：完整開發者指南

為什麼CSV到DataTable轉換至關重要？

CSV 轉DataTable轉換允許開發人員將逗號分隔值（CSV 資料）轉換為結構化物件（如DataTable ），以便進行進一步處理。 無論您是處理庫存資料、客戶記錄還是交易日誌，能夠有效率地將 CSV 轉換為新的DataTable至關重要。 使用第一行作為列標題，可以確保資料表列與資料庫表架構保持一致，使其非常適合Excel 到 SQL 的操作。

傳統方法在處理大型檔案、不同分隔符號或記憶體管理方面常常遇到困難。 IronXL 消除了這些挑戰，並能無縫處理不同的分隔符號、帶有引號的字段和嵌入式逗號。 IronXL 的 CSV 讀取功能消除了這些常見的痛點，同時也提供了資料驗證和檔案大小最佳化等附加功能。

如何安裝 IronXL？

使用 IronXL 只需簡單安裝 NuGet 套件即可。 在 Visual Studio 中開啟 NuGet 套件管理器控制台並執行：

Install-Package IronXL.Excel

安裝完成後，將 IronXL 命名空間新增至您的專案：

using IronXL;
using System.Data;

using IronXL;
using System.Data;

這樣一來，使用者無需依賴 Excel 即可使用所有強大的 CSV 處理功能。 有關 IronXL 豐富的 API 的更多詳細信息，請參閱API 參考文檔。 如果您使用的是Docker 容器，則可能需要額外的設定步驟。

如何將CSV檔案轉換為DataTable ？

IronXL 的優點在於它的簡潔性。 以下是如何讀取 CSV 檔案並將其轉換為DataTable方法：

// 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 方法能夠智慧地解析您的 CSV 文件，自動處理常見情況，例如帶有引號的欄位和嵌入的逗號。 fileFormat 參數告訴 IronXL 如何在內部解釋 CSV 數據，確保將其視為 Excel 相容的結構。 載入完成後， ToDataTable (true) 方法會將工作表轉換為DataTable ，參數true表示第一行套用作列標題。 這樣就產生了一個結構清晰、列命名與 CSV 標題相符的DataTable 。 如需了解更多進階操作選項，請瀏覽完整的 Excel 轉資料表教學。

轉換過程還能聰明地保留資料類型－數字保持數值形式，日期正確解析，文字欄位保持其格式。 與手動解析方法相比，這種自動類型推斷可以節省大量的開發時間。 對於需要自訂資料格式的場景，可以在轉換之前套用儲存格資料格式。

如何將DataTable匯入 SQL Server？

一旦你有了DataTable ，使用SqlBulkCopy將其匯入 SQL Server 就會變得非常有效率：

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 類別為大規模資料導入提供了卓越的效能。 ColumnMappings集合可讓您將DataTable列對應到具有不同名稱的資料庫列，從而確保您的資料架構具有靈活性。 BatchSize屬性透過分塊處理記錄而不是一次載入所有內容來優化記憶體使用。 這種方法可以有效率地處理數百萬筆記錄，使其成為企業級資料操作的理想選擇。 了解更多關於IronXL 的資料集和資料表功能的資訊。

為了提高資料完整性，請考慮在批次複製操作中實施事務支援。 這樣可以確保在發生錯誤時可以回滾部分導入操作。 您也可以利用IronXL 的資料驗證功能在導入前對資料進行預先驗證。

如何處理不同的分隔符號？

並非所有 CSV 檔案都使用逗號。 IronXL 可以無縫處理各種分隔符，使其成為國際資料格式或舊系統的理想選擇：

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();
        }
    }
}

此程式碼示範如何將具有不同分隔符號的 CSV 檔案載入到 IronXL WorkBook物件中。 製表符分隔的檔案使用"\t"作為分隔符號讀取，而分號分隔的檔案在載入前會轉換為標準 CSV 格式。 每個工作簿的預設工作表都會透過ToDataTable (true) 轉換為DataTable ，其中使用第一行作為列標題。 對於更複雜的分隔符號場景，您還可以探索在電子表格檔案類型之間進行轉換。

PrintWorkbook方法隨後遍歷DataTable ，並在控制台中顯示數據，包括標題和所有行。 這種靈活性解決了 開發人員討論的許多常見的 CSV 解析難題。 在處理歐洲資料格式時，IronXL 的分隔符號處理功能尤其重要，因為它能夠適應資料格式標準方面的區域差異。

下一步是什麼？

IronXL 將複雜的 CSV 資料庫匯入任務轉換為簡單可靠的流程。 只需幾行程式碼，您就可以：

• 使用LoadCSV 功能從任何檔案路徑讀取 CSV 文件 將 CSV 資料轉換為格式正確的DataTable
• 透過智慧解析保留列標題和資料表列 使用批次操作有效率地將數百萬行資料匯入資料庫表

該程式庫會自動處理 CSV 解析、記憶體管理和資料類型轉換等複雜細節，讓您可以專注於業務邏輯，而不是檔案處理細節。 無論您是建立ASP.NET 應用程式、使用Blazor還是開發.NET MAUI 應用程序，IronXL 都能在所有平台上提供一致、可靠的 CSV 處理。

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