我的CSV数据是这样的:

heading1,heading2,heading3,heading4,heading5
value1_1,value2_1,value3_1,value4_1,value5_1
value1_2,value2_2,value3_2,value4_2,value5_2
...

如何使用JavaScript读取数据并将其转换为这样的数组?:

[
    heading1: value1_1,
    heading2: value2_1,
    heading3: value3_1,
    heading4: value4_1
    heading5: value5_1
],[
    heading1: value1_2,
    heading2: value2_2,
    heading3: value3_2,
    heading4: value4_2,
    heading5: value5_2
]
....

我试过这个代码,但运气不好!:

<script type="text/javascript">
    var allText =[];
    var allTextLines = [];
    var Lines = [];

    var txtFile = new XMLHttpRequest();
    txtFile.open("GET", "file://d:/data.txt", true);
    txtFile.onreadystatechange = function()
    {
        allText = txtFile.responseText;
        allTextLines = allText.split(/\r\n|\n/);
    };

    document.write(allTextLines);
    document.write(allText);
    document.write(txtFile);
</script>

当前回答

下面是一个JavaScript函数,用于解析CSV数据,计算引号内的逗号。

// Parse a CSV row, accounting for commas inside quotes                   
function parse(row){
  var insideQuote = false,                                             
      entries = [],                                                    
      entry = [];
  row.split('').forEach(function (character) {                         
    if(character === '"') {
      insideQuote = !insideQuote;                                      
    } else {
      if(character == "," && !insideQuote) {                           
        entries.push(entry.join(''));                                  
        entry = [];                                                    
      } else {
        entry.push(character);                                         
      }                                                                
    }                                                                  
  });
  entries.push(entry.join(''));                                        
  return entries;                                                      
}

函数解析CSV文件的示例如下:

"foo, the column",bar
2,3
"4, the value",5

数组:

// csv could contain the content read from a csv file
var csv = '"foo, the column",bar\n2,3\n"4, the value",5',

    // Split the input into lines
    lines = csv.split('\n'),

    // Extract column names from the first line
    columnNamesLine = lines[0],
    columnNames = parse(columnNamesLine),

    // Extract data from subsequent lines
    dataLines = lines.slice(1),
    data = dataLines.map(parse);

// Prints ["foo, the column","bar"]
console.log(JSON.stringify(columnNames));

// Prints [["2","3"],["4, the value","5"]]
console.log(JSON.stringify(data));

下面是如何将数据转换为对象,就像D3的csv解析器(这是一个可靠的第三方解决方案):

var dataObjects = data.map(function (arr) {
  var dataObject = {};
  columnNames.forEach(function(columnName, i){
    dataObject[columnName] = arr[i];
  });
  return dataObject;
});

// Prints [{"foo":"2","bar":"3"},{"foo":"4","bar":"5"}]
console.log(JSON.stringify(dataObjects));

这是这段代码的工作原理。

享受吧!——伦

其他回答

function CSVParse(csvFile)
{
    this.rows = [];

    var fieldRegEx = new RegExp('(?:\s*"((?:""|[^"])*)"\s*|\s*((?:""|[^",\r\n])*(?:""|[^"\s,\r\n]))?\s*)(,|[\r\n]+|$)', "g");   
    var row = [];
    var currMatch = null;

    while (currMatch = fieldRegEx.exec(this.csvFile))
    {
        row.push([currMatch[1], currMatch[2]].join('')); // concatenate with potential nulls

        if (currMatch[3] != ',')
        {
            this.rows.push(row);
            row = [];
        }

        if (currMatch[3].length == 0)
            break;
    }
}

我喜欢尽可能多地使用正则表达式。此正则表达式将所有项视为带引号或不带引号,后跟列分隔符或行分隔符。或者文本的结尾。

这就是为什么最后一个条件——没有它,它将是一个无限循环,因为模式可以匹配零长度字段(在csv中完全有效)。但由于$是一个零长度断言,它不会进展到不匹配并结束循环。

仅供参考,我必须使第二种选择排除引号周围的值;似乎它在我的javascript引擎上的第一个替代方案之前执行,并考虑将引号作为未加引号的值的一部分。我不会问的,我刚弄好了。

不需要自己写……

jQuery-CSV库有一个名为$.csv. toobjects (csv)的函数,它自动执行映射。

注意:该库旨在处理任何符合RFC 4180的CSV数据,包括大多数“简单”解决方案忽略的所有讨厌的边缘情况。

就像@Blazemonger已经说过的,首先您需要添加换行符以使数据有效的CSV。

使用以下数据集:

heading1,heading2,heading3,heading4,heading5
value1_1,value2_1,value3_1,value4_1,value5_1
value1_2,value2_2,value3_2,value4_2,value5_2

使用代码:

var data = $.csv.toObjects(csv):

保存在'data'中的输出将是:

[
  { heading1:"value1_1",heading2:"value2_1",heading3:"value3_1",heading4:"value4_1",heading5:"value5_1" } 
  { heading1:"value1_2",heading2:"value2_2",heading3:"value3_2",heading4:"value4_2",heading5:"value5_2" }
]

注意:从技术上讲,您编写键值映射的方式是无效的JavaScript。包含键-值对的对象应该用括号括起来。

如果你想自己尝试一下,我建议你看看'toObjects()'选项卡下的基本用法演示。

免责声明:我是jQuery-CSV的原始作者。

更新:

编辑以使用op提供的数据集,并包括一个到演示的链接,其中可以测试数据的有效性。

更新2:

由于关闭谷歌代码。jquery-csv已经迁移到GitHub

我使用d3.js解析csv文件。非常容易使用。 这是文件。

步骤:

NPM安装d3-request

使用Es6;

import { csv } from 'd3-request';
import url from 'path/to/data.csv';

csv(url, function(err, data) {
 console.log(data);
})

请参阅医生了解更多信息。

更新- - - D3-request已弃用。你可以使用d3-fetch

下面是一个JavaScript函数,用于解析CSV数据,计算引号内的逗号。

// Parse a CSV row, accounting for commas inside quotes                   
function parse(row){
  var insideQuote = false,                                             
      entries = [],                                                    
      entry = [];
  row.split('').forEach(function (character) {                         
    if(character === '"') {
      insideQuote = !insideQuote;                                      
    } else {
      if(character == "," && !insideQuote) {                           
        entries.push(entry.join(''));                                  
        entry = [];                                                    
      } else {
        entry.push(character);                                         
      }                                                                
    }                                                                  
  });
  entries.push(entry.join(''));                                        
  return entries;                                                      
}

函数解析CSV文件的示例如下:

"foo, the column",bar
2,3
"4, the value",5

数组:

// csv could contain the content read from a csv file
var csv = '"foo, the column",bar\n2,3\n"4, the value",5',

    // Split the input into lines
    lines = csv.split('\n'),

    // Extract column names from the first line
    columnNamesLine = lines[0],
    columnNames = parse(columnNamesLine),

    // Extract data from subsequent lines
    dataLines = lines.slice(1),
    data = dataLines.map(parse);

// Prints ["foo, the column","bar"]
console.log(JSON.stringify(columnNames));

// Prints [["2","3"],["4, the value","5"]]
console.log(JSON.stringify(data));

下面是如何将数据转换为对象,就像D3的csv解析器(这是一个可靠的第三方解决方案):

var dataObjects = data.map(function (arr) {
  var dataObject = {};
  columnNames.forEach(function(columnName, i){
    dataObject[columnName] = arr[i];
  });
  return dataObject;
});

// Prints [{"foo":"2","bar":"3"},{"foo":"4","bar":"5"}]
console.log(JSON.stringify(dataObjects));

这是这段代码的工作原理。

享受吧!——伦

下面是另一种将外部CSV读入Javascript的方法(使用jQuery)。

它有点冗长,但我觉得通过将数据读入数组,您可以准确地遵循这个过程,并使故障排除变得容易。

也许能帮到别人。

数据文件示例:

Time,data1,data2,data2
08/11/2015 07:30:16,602,0.009,321

下面是代码:

$(document).ready(function() {
 // AJAX in the data file
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.csv",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
        });

    // Let's process the data from the data file
    function processData(data) {
        var lines = data.split(/\r\n|\n/);

        //Set up the data arrays
        var time = [];
        var data1 = [];
        var data2 = [];
        var data3 = [];

        var headings = lines[0].split(','); // Splice up the first row to get the headings

        for (var j=1; j<lines.length; j++) {
        var values = lines[j].split(','); // Split up the comma seperated values
           // We read the key,1st, 2nd and 3rd rows 
           time.push(values[0]); // Read in as string
           // Recommended to read in as float, since we'll be doing some operations on this later.
           data1.push(parseFloat(values[1])); 
           data2.push(parseFloat(values[2]));
           data3.push(parseFloat(values[3]));

        }

    // For display
    var x= 0;
    console.log(headings[0]+" : "+time[x]+headings[1]+" : "+data1[x]+headings[2]+" : "+data2[x]+headings[4]+" : "+data2[x]);
    }
})

希望这对将来的人有所帮助!