如何使用 C# CSV 解析器简化数据处理

是什么让 C# 中的 CSV 解析变得复杂？

CSV 文件的简单易懂掩盖了处理实际数据时出现的众多挑战。 虽然格式看起来简单明了--数值用逗号分隔--但实际上需要处理大量的边缘情况和性能考虑因素，这些因素可能会破坏基本的解析方法。 根据 Stack Overflow 上的讨论，即使是经验丰富的开发人员也很难正确处理 CSV。

考虑一下最常见的初学者解析 CSV 文件的方法：

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

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

IRON VB CONVERTER ERROR developers@ironsoftware.com

这种方法在最简单的情况下非常有效，但在遇到以下情况时就会立即失效：

内嵌逗号的引用字段：真实的 CSV 文件通常包含地址或描述等字段，这些字段在数据本身中包含逗号。 诸如 "Smith, John",Developer, "New York, NY",50000这样的 CSV 行会被错误地分割成五个字段，而不是四个字段，从而破坏数据结构，并在后续处理中造成错位。

字段内的换行符：根据 CSV 标准 RFC 4180，字段在正确加引号的情况下可以包含换行符。 多行地址字段打破了任何逐行读取的方法，需要复杂的状态管理来跟踪断行是发生在引用字段中还是代表一条新记录。

转义字符和引号处理：CSV 文件使用各种约定来转义引号字段中的引号。 有的使用双引号（""），有的使用反斜线或其他转义字符。 如果处理不当，类似 "她说：""你好！""",问候语这样的数据就会损坏或导致解析错误。

不同的定界符和编码：并非所有的 "CSV "文件都使用逗号。 表格分隔值 (TSV)、管道分隔文件和分号分隔值是常见的变体。 此外，文件可能使用不同的字符编码（UTF-8、UTF-16、ANSI），需要进行适当的检测和转换，以避免数据损坏，尤其是国际字符。 RFC 4180 标准定义了 CSV 格式规范，但许多实现都偏离了该标准。

大文件的内存管理：使用 File.ReadAllLines() 将 500MB 的 CSV 文件完全加载到内存中可能会导致严重的性能下降或内存不足异常。 在使用 C# CSV 解析器时，处理数百万行需要流式方法和高效的内存管理，以保持应用程序的响应速度。

在处理来自不同来源的 CSV 文件时，这些复杂性会变得更加复杂，因为每个来源可能会使用不同的引号、转义和分隔约定。 建立一个能可靠处理所有这些情况的解析器需要大量的开发工作，并随着新的边缘情况的出现而不断维护。

IronXL 如何转变 CSV 处理方式？

IronXL 为 CSV 处理带来了革命性的变化，它提供了一个经过实战检验的解析器，可以处理现实世界中复杂的 CSV 文件，同时保持卓越的易用性。 IronXL 没有强迫开发人员重新发明轮子，而是提供了一个全面的解决方案，通过直观的应用程序接口解决了每一个常见的 CSV 难题。 立即下载 IronXL，体验与众不同的 CSV 解析工作流程。

该库的 CSV 功能远远超出了基本的解析。 IronXL 将 CSV 文件视为更广泛数据格式生态系统中的一等公民，实现 CSV、Excel 和其他格式之间的无缝转换，而不会丢失数据。 对于需要导入 CSV 数据、对其进行处理并以不同格式导出给不同利益相关者的应用程序来说，这种集成证明是非常有价值的。

近期更新和稳定性改进：IronXL 通过定期更新和社区反馈不断发展。 在最近的版本中，一些关键的改进和错误修复更新提高了 CSV 解析的准确性、文件编码检测和内存效率。 这些更新确保开发人员即使在处理大型或不规则数据集时也能体验到一致的结果，消除了早期自定义 CSV 实现中的许多缺陷。

智能解析引擎：IronXL 的解析器可自动检测和处理数据中的引号字段、嵌入式分隔符和换行符。 该引擎能适应不同的 CSV 方言，无需手动配置，无论文件是严格遵循 RFC 4180 标准还是使用常见变体，都能正确解释。

灵活的分隔符支持：虽然逗号仍是默认设置，但 IronXL 可通过简单的配置选项轻松处理任何分隔符。 无论是使用以制表符分隔的文件、以管道分隔的导出文件，还是以分号分隔的欧洲格式，相同的简洁 API 都能一致地处理所有变化。 有关详细示例，请参阅我们的 CSV 阅读教程。

卓越的 Excel 集成：与独立的 CSV 解析器不同，IronXL.Excel 提供 CSV 和 Excel 格式之间的无缝双向转换。 该功能可实现 CSV 数据导入 Excel 工作簿以进行高级格式化、公式应用和图表生成的工作流程，所有这些都可通过 C# 代码以编程方式实现。

跨平台可靠性：IronXL 可在 Windows、Linux 和 macOS 环境中稳定运行，是现代云原生应用程序的理想选择。 该库支持在 Docker 和 Kubernetes 中进行容器化部署，确保 CSV 处理逻辑无论是在开发人员的机器上还是在 Azure 或 AWS 上的生产容器中运行，都能保持一致。

内存效率架构：该库采用了优化的内存管理技术，可在不消耗过多内存的情况下处理大型 CSV 文件。 IronXL 通过高效的流和缓冲策略处理多 GB 文件，即使有数百万行也能保持响应速度。

！使用 C# CSV 解析器进行流水线数据处理：图像 2 - 跨平台

IronXL入门指南

开始 IronXL 之旅只需几个简单的步骤。 该库可通过微软的软件包管理系统 NuGet 无缝集成到任何 .NET 项目中。 有关详细的安装说明，请访问我们的安装指南。

首先，通过 NuGet 软件包管理器控制台安装 IronXL：

Install-Package IronXL.Excel

!a href="/static-assets/excel/blog/csharp-csv-parser/csharp-csv-parser-3.webp">Streamline Data Processing with a C# CSV Parser：图片 3 - 安装

此外，还可以使用 .NET CLI 来处理现代 .NET 项目：

dotnet add package IronXL.Excel

dotnet add package IronXL.Excel

安装后，将 IronXL 命名空间添加到您的 C# 文件中：

using IronXL;

using IronXL;

Imports IronXL

让我们从一个简单的例子开始，演示加载和读取 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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这段代码演示了几个关键概念。首先，WorkBook.LoadCSV() 方法会智能地解析 CSV 文件，自动检测分隔符并处理任何引号字段或特殊字符。 该方法返回 WorkBook 对象，这是 IronXL 电子表格数据的主要容器。 由于 CSV 文件只包含一张数据表，因此我们通过 DefaultWorkSheet 属性来访问它。 最后，我们使用 Excel 风格的单元格引用（如 "B2"）来访问特定值，IronXL.Excel 提供 StringValue 等类型安全访问器来检索数据。

如何使用 IronXL 读取 CSV 文件？

使用 IronXL 阅读 CSV 文件提供了针对不同场景的多种方法，从简单的数据提取到复杂的处理工作流。 该库的 API 非常灵活，可适应各种读取模式，同时在所有文件类型中保持一致的行为。

最直接的方法是使用带有默认设置的 LoadCSV 方法：

// 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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该示例展示了 CSV 数据的逐行迭代。 代码从第 1 行开始（假设第 0 行有标题），并按顺序处理每一行。 IronXL for .NET 的类型化访问器（StringValue、DecimalValue、IntValue）可自动将文本数据转换为适当的 .NET 类型，从而消除手动解析并减少容易出错的转换代码。 该循环使用 RowCount 属性继续遍历所有行，从而准确反映文件中的数据行总数。

对于带有非标准分隔符的 CSV 文件，IronXL 提供了配置选项：

// 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 方法接受自定义解析行为的可选参数。 listDelimiter 参数指定了分隔字段的字符--本例中是 TSV 文件的制表符。 文件格式参数决定了解析后的内部表示形式，其中 XLSX 提供了最多的功能和兼容性。 该示例还演示了列迭代，使用数字索引访问单元格，并从第一行开始构建标题列表。

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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如何处理复杂的 CSV 场景？

现实世界中的 CSV 文件往往包含复杂的内容，打破了简单的解析方法。 IronXL 可以优雅地处理这些具有挑战性的场景，为带引号字段、特殊字符、编码问题和非标准格式提供强大的解决方案。

让我们来看看如何处理包含分隔符的带引号字段的 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 可自动处理引用字段的复杂性。 尽管包含逗号，但解析器仍能将 "Johnson, Mike "正确理解为一个字段，并在描述中正确处理了 "mechanical "中的嵌套引号。 该库遵循 CSV 的引号处理标准，将双引号（""）视为字面引号字符的转义序列。 这种自动处理方式无需在代码中使用复杂的正则表达式或状态机。

使用不同的字符编码需要仔细考虑：

// 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 可智能检测和处理各种字符编码，确保正确显示国际字符。 无论是使用 UTF-8、UTF-16 还是传统 ANSI 编码，该库都能在整个读写周期中保持字符的完整性。 保存 CSV 文件时，IronXL 默认使用 UTF-8 编码，确保与现代系统的最大兼容性，同时保留特殊字符。

// 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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如何高效处理大型 CSV 文件？

处理大型 CSV 文件带来了独特的挑战，需要周到的内存管理和性能优化方法。 IronXL 提供了几种策略来处理具有数百万行的文件，而不会使系统资源不堪重负。 对于处理海量数据集的企业应用程序，请考虑购买商业许可以释放全部性能功能。

对于内存容量大但包含多行的文件，批处理可以提高效率：

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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批量处理将大型数据集分成易于管理的小块，防止内存超载并实现进度跟踪。 代码一次处理 1000 行，在保存前将结果累积到临时列表中。 这种方法允许在批次之间进行垃圾回收，即使在处理大量文件时也能保持稳定的内存使用率。 该模式还便于错误恢复--如果处理失败，您可以从上一个成功的批次恢复，而不是完全重启。

// 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 格式之间进行转换

IronXL.Excel 的突出特点之一是 CSV 和 Excel 格式之间的无缝转换，使工作流程能够充分利用两种格式的优势。 在为 Excel 高级处理导入 CSV 数据或为系统集成将 Excel 报告导出为 CSV 时，这种能力证明是非常宝贵的。 了解有关 文件格式转换的更多信息，请参阅我们的文档。

将 CSV 转换为 Excel 格式：

// 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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该转换过程使用我们高效的 C# CSV 解析器将纯 CSV 数据转换为格式专业的 Excel 工作簿。 代码将粗体格式和背景颜色应用于标题，创建视觉层次。 带有千位分隔符和小数位的货币格式提高了数字的可读性。 AutoSizeColumn 方法可根据内容调整列宽，无需手动调整大小。 所生成的 Excel 文件在 Excel 或其他电子表格应用程序中打开时将保持所有格式，从而提供精炼的数据展示。 有关更多 Excel 格式化选项，请参阅我们的单元格格式化指南。

结论

IronXL 将 CSV 处理从复杂的挑战转变为简化的操作，消除了困扰自定义实现的无数边缘情况和性能问题。 该库的智能解析器可自动处理带引号字段、特殊字符和各种分隔符，同时提供 CSV 和 Excel 格式之间的无缝转换。 无论您是导入客户数据、处理财务记录，还是在不同格式之间进行转换，IronXL 强大的 C# CSV 解析器都能处理复杂的问题，而您只需专注于业务逻辑。

准备好简化您的 CSV 处理工作流程了吗？ 开始免费试用专为各种规模团队设计的 IronXL。

!a href="/static-assets/excel/blog/csharp-csv-parser/csharp-csv-parser-19.webp"> 如何使用 C# CSV 解析器简化数据处理：图 19 - 许可