对于较小的CSV输入数据，LINQ是完全足够的。 以以下CSV文件内容为例:

schema_name、描述utype “IX_HE”、“高能量数据”,“x” “III_spectro”、“Spectrosopic数据”、“d” “VI_misc”、“杂”、“f” “vcds1”，“目录只在cd上提供”，“d” “J_other”，“其他期刊发表的文章”，“b”

当我们将整个内容读入一个名为data的字符串时，则

using System;
using System.IO;
using System.Linq;

var data = File.ReadAllText(Path2CSV);

// helper split characters
var newline = Environment.NewLine.ToCharArray();
var comma = ",".ToCharArray();
var quote = "\"".ToCharArray();

// split input string data to lines
var lines = data.Split(newline);

// first line is header, take the header fields
foreach (var col in lines.First().Split(comma)) {
    // do something with "col"
}

// we skip the first line, all the rest are real data lines/fields
foreach (var line in lines.Skip(1)) {
    // first we split the data line by comma character
    // next we remove double qoutes from each splitted element using Trim()
    // finally we make an array
    var fields = line.Split(comma)
        .Select(_ => { _ = _.Trim(quote); return _; })
        .ToArray();
    // do something with the "fields" array
}

CsvHelper(我维护的一个库)将把CSV文件读入自定义对象。

using (var reader = new StreamReader("path\\to\\file.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader, CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<Foo>();
}

有时候你并不拥有你想读的对象。在这种情况下，您可以使用流畅映射，因为您不能将属性放在类上。

public sealed class MyCustomObjectMap : CsvClassMap<MyCustomObject>
{
    public MyCustomObjectMap()
    {
        Map( m => m.Property1 ).Name( "Column Name" );
        Map( m => m.Property2 ).Index( 4 );
        Map( m => m.Property3 ).Ignore();
        Map( m => m.Property4 ).TypeConverter<MySpecialTypeConverter>();
    }
}

在商业应用中，我使用codeproject.com上的开源项目，CSVReader。

它工作良好，具有良好的性能。我提供的链接上有一些基准测试。

一个简单的例子，从项目页面复制:

using (CsvReader csv = new CsvReader(new StreamReader("data.csv"), true))
{
    int fieldCount = csv.FieldCount;
    string[] headers = csv.GetFieldHeaders();

    while (csv.ReadNextRecord())
    {
        for (int i = 0; i < fieldCount; i++)
            Console.Write(string.Format("{0} = {1};", headers[i], csv[i]));

        Console.WriteLine();
    }
}

如你所见，这很容易处理。

对于较小的CSV输入数据，LINQ是完全足够的。 以以下CSV文件内容为例:

schema_name、描述utype “IX_HE”、“高能量数据”,“x” “III_spectro”、“Spectrosopic数据”、“d” “VI_misc”、“杂”、“f” “vcds1”，“目录只在cd上提供”，“d” “J_other”，“其他期刊发表的文章”，“b”

当我们将整个内容读入一个名为data的字符串时，则

using System;
using System.IO;
using System.Linq;

var data = File.ReadAllText(Path2CSV);

// helper split characters
var newline = Environment.NewLine.ToCharArray();
var comma = ",".ToCharArray();
var quote = "\"".ToCharArray();

// split input string data to lines
var lines = data.Split(newline);

// first line is header, take the header fields
foreach (var col in lines.First().Split(comma)) {
    // do something with "col"
}

// we skip the first line, all the rest are real data lines/fields
foreach (var line in lines.Skip(1)) {
    // first we split the data line by comma character
    // next we remove double qoutes from each splitted element using Trim()
    // finally we make an array
    var fields = line.Split(comma)
        .Select(_ => { _ = _.Trim(quote); return _; })
        .ToArray();
    // do something with the "fields" array
}

这个解决方案使用的是官方的微软。VisualBasic程序集来解析CSV。

优点:

分隔符逃离 忽略了头 装饰空间 忽略评论

代码:

    using Microsoft.VisualBasic.FileIO;

    public static List<List<string>> ParseCSV (string csv)
    {
        List<List<string>> result = new List<List<string>>();


        // To use the TextFieldParser a reference to the Microsoft.VisualBasic assembly has to be added to the project. 
        using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(new StringReader(csv))) 
        {
            parser.CommentTokens = new string[] { "#" };
            parser.SetDelimiters(new string[] { ";" });
            parser.HasFieldsEnclosedInQuotes = true;

            // Skip over header line.
            //parser.ReadLine();

            while (!parser.EndOfData)
            {
                var values = new List<string>();

                var readFields = parser.ReadFields();
                if (readFields != null)
                    values.AddRange(readFields);
                result.Add(values);
            }
        }

        return result;
    }

如果你只需要读取csv文件，那么我推荐这个库:一个快速csv阅读器 如果你还需要生成csv文件，那么使用FileHelpers

它们都是免费和开源的。