Question

我的csv数据如下所示：

标题1，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读取此数据并转换为这样的数组？：

[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] ....

我尝试过这段代码，但没有运气！：

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

Answer 1

无需自己编写......

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

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

就像@Blazemonger已经说过的那样，首先你需要添加换行符以使数据有效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):

“数据”中保存的输出将为：

[
  { 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，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。

如果您想亲自尝试一下，我建议您查看“toObjects（）”标签下的Basic Usage Demonstration。

免责声明：我是jQuery-CSV的原作者。

<强>更新

编辑使用op提供的数据集，并包含一个指向演示的链接，可以测试数据的有效性。

<强> UPDATE2：

由于关闭了Google Code。 jquery-csv has moved to GitHub

Answer 2

注意：在我提醒有关CSV文件中可能出现的所有“特殊情况”（例如转义引号）之前，我编制了此解决方案。对于那些想要快速而又肮脏的人，我会留下我的答案，但我建议Evan's answer来提高准确性。

当您的data.txt文件是一长串逗号分隔的条目而没有换行符时，此代码将起作用：

data.txt中：

 heading1,heading2,heading3,heading4,heading5,value1_1,...,value5_2

的javascript：

$(document).ready(function() {
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.txt",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
     });
});

function processData(allText) {
    var record_num = 5;  // or however many elements there are in each row
    var allTextLines = allText.split(/\r\n|\n/);
    var entries = allTextLines[0].split(',');
    var lines = [];

    var headings = entries.splice(0,record_num);
    while (entries.length>0) {
        var tarr = [];
        for (var j=0; j<record_num; j++) {
            tarr.push(headings[j]+":"+entries.shift());
        }
        lines.push(tarr);
    }
    // alert(lines);
}

以下代码适用于“真实”的CSV文件，每个记录集之间都有换行符：

data.txt中：

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

的javascript：

$(document).ready(function() {
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.txt",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
     });
});

function processData(allText) {
    var allTextLines = allText.split(/\r\n|\n/);
    var headers = allTextLines[0].split(',');
    var lines = [];

    for (var i=1; i<allTextLines.length; i++) {
        var data = allTextLines[i].split(',');
        if (data.length == headers.length) {

            var tarr = [];
            for (var j=0; j<headers.length; j++) {
                tarr.push(headers[j]+":"+data[j]);
            }
            lines.push(tarr);
        }
    }
    // alert(lines);
}

http://jsfiddle.net/mblase75/dcqxr/

Answer 3

不要在逗号上拆分 - 它对大多数CSV文件都不起作用，而且这个问题对于提问者的输入数据适用于每个人的看法太多了。解析CSV有点可怕，因为没有真正的官方标准，许多分隔的文本编写者不会考虑边缘情况。

这个问题很陈旧，但我相信现在有Papa Parse可用的更好的解决方案。这是我在贡献者的帮助下编写的一个库，用于解析CSV文本或文件。它是我所知道的唯一支持文件千兆字节大小的JS库。它还可以优雅地处理格式错误的输入。

1分钟内解析1 GB文件： Parsed 1 GB file in 1 minute

（更新：使用Papa Parse 4，同样的文件在Firefox中只用了大约30秒。对于浏览器，Papa Parse 4现在是the fastest known CSV parser。）

解析文本非常简单：

var data = Papa.parse(csvString);

解析文件也很简单：

Papa.parse(file, {
    complete: function(results) {
        console.log(results);
    }
});

流式文件类似（这是流式传输远程文件的示例）：

Papa.parse("http://example.com/bigfoo.csv", {
    download: true,
    step: function(row) {
        console.log("Row:", row.data);
    },
    complete: function() {
        console.log("All done!");
    }
});

如果您的网页在解析期间锁定，Papa可以使用网络工作人员来保持您的网站被动反应。

如果存在标题行，Papa可以自动检测分隔符并将值与标题列匹配。它还可以将数值转换为实际数字类型。它适当地解析换行符和引号以及其他奇怪的情况，甚至可以尽可能稳健地处理格式错误的输入。我从现有的库中汲取灵感来制作Papa，这是其他JS实现的道具。

Answer 4

我正在使用 d3.js 来解析csv文件。非常好用。这是docs。

步骤：

npm install 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);
})

有关详情，请参阅docs。

更新 - 不推荐使用d3-request。你可以使用d3-fetch

Answer 5

这是一个解析CSV数据的JavaScript函数，用于记录引号内的逗号。

// 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;                                                      
}

使用该函数解析看起来像这样的CSV文件的示例：

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

进入数组：

// 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));

以下是如何将数据转换为对象，例如D3's csv parser（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working fiddle of this code。

享受！ - Curran

Answer 6

根据accepted answer，

我通过在这里将1更改为0来实现此目的：

for (var i=1; i<allTextLines.length; i++) {

更改为

for (var i=0; i<allTextLines.length; i++) {

它将计算一个连续行的文件，其allTextLines.length为1.因此，如果循环从1开始并且只要它小于1就运行，它就永远不会运行。因此空白警报框。

Answer 7

以下是将外部CSV读入Javascript 的另一种方式（使用jQuery）。

它有点啰嗦，但我觉得通过将数据读入阵列，您可以完全按照流程进行操作，并且可以轻松排除故障。

可以帮助别人。

数据文件示例：

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

以下是代码：

$(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]);
    }
})

希望这可以帮助将来的某个人！

Answer 8

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;
    }
}

我喜欢让正则表达式做得尽可能多。此正则表达式将所有项目视为带引号或不带引号，后跟列分隔符或行分隔符。或者文字的结尾。

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，它不会进入非匹配并结束循环。

而且仅供参考，我必须做出第二个选择，不包括价值周围的报价;似乎它是在我的javascript引擎上的第一个替代品之前执行并将引号视为未引用值的一部分。我不会问 - 只是让它起作用。

Answer 9

您可以使用PapaParse来提供帮助。 https://www.papaparse.com/

这是一个CodePen。 https://codepen.io/sandro-wiggers/pen/VxrxNJ

Papa.parse(e, {
            header:true,
            before: function(file, inputElem){ console.log('Attempting to Parse...')},
            error: function(err, file, inputElem, reason){ console.log(err); },
            complete: function(results, file){ $.PAYLOAD = results; }
        });

Answer 10

如果要解决此问题而不使用Ajax，请使用FileReader() Web API。

实施示例：

选择.csv文件
查看输出

function readSingleFile(e) {
  var file = e.target.files[0];
  if (!file) {
    return;
  }

  var reader = new FileReader();
  reader.onload = function(e) {
    var contents = e.target.result;
    displayContents(contents);
    displayParsed(contents);
  };
  reader.readAsText(file);
}

function displayContents(contents) {
  var element = document.getElementById('file-content');
  element.textContent = contents;
}

function displayParsed(contents) {
  const element = document.getElementById('file-parsed');
  const json = contents.split(',');
  element.textContent = JSON.stringify(json);
}

document.getElementById('file-input').addEventListener('change', readSingleFile, false);

<input type="file" id="file-input" />

<h3>Raw contents of the file:</h3>
<pre id="file-content">No data yet.</pre>

<h3>Parsed file contents:</h3>
<pre id="file-parsed">No data yet.</pre>

Answer 11

有点晚了，但我希望它能对某人有所帮助。

前一段时间，甚至我遇到了一个问题，即字符串数据之间包含\n，同时读取文件时读取的内容也不同。

例如

"Harry\nPotter","21","Gryffindor"

阅读时：

Harry
Potter,21,Gryffindor

我在我的有角项目中使用了一个库csvtojson来解决此问题。

您可以使用以下代码将CSV文件作为字符串读取，然后将该字符串传递给csvtojson库，它将为您提供JSON列表。

示例代码：

const csv = require('csvtojson');
if (files && files.length > 0) {
    const file: File = files.item(0);
    const reader: FileReader = new FileReader();
    reader.readAsText(file);
    reader.onload = (e) => {
    const csvs: string = reader.result as string;
    csv({
        output: "json",
        noheader: false
    }).fromString(csvs)
        .preFileLine((fileLine, idx) => {
        //Convert csv header row to lowercase before parse csv file to json
        if (idx === 0) { return fileLine.toLowerCase() }
        return fileLine;
        })
        .then((result) => {
        // list of json in result
        });
    }
}

Answer 12

我使用 import pygal as pyg line_chart = pyg.HorizontalBar() line_chart.title = 'Friends favorite pizza topping' line_chart.add('olives', 24) line_chart.add('TOMATO', 32) line_chart.add('pepperoni', 42) line_chart.add('mushroom', 0.5) line_chart.add('other', 1.5) data = line_chart.render(pretty_print=True) print(data.decode()) with open('image.svg' 'wb') as fh: fh.write(data) #line_chart.render_to_file('image.svg') #line_chart.render_to_png('test.png') line_chart.render_in browser() 来做到这一点。

<块引用>

我提供以下两个例子

J_train = numpy.zeros((12, 1))
J_cv = numpy.zeros((12, 1))
NumberOfExamples = numpy.zeros((12, 1))

for i in range (12):
    
    Xtrain = X[0:i+1]
    Ytrain = y[0:i+1]
    theta = inv(Xtrain.T * Xtrain ) * Xtrain.T * Ytrain
    J_train[i] = (1/(2*m)) * numpy.sum(numpy.power((Xtrain * theta - Ytrain) , 2))
    J_cv[i] = (1/(2*m)) * numpy.sum(numpy.power((Xval * theta - yval) , 2))
    NumberOfExamples[i] = i + 1

plt.plot(NumberOfExamples, J_train, NumberOfExamples, J_cv)

jquery-csv

Answer 13

$(function() {

      $("#upload").bind("click", function() {
            var regex = /^([a-zA-Z0-9\s_\\.\-:])+(.csv|.xlsx)$/;
            if (regex.test($("#fileUpload").val().toLowerCase())) {
              if (typeof(FileReader) != "undefined") {
                var reader = new FileReader();
                reader.onload = function(e) {
                    var customers = new Array();
                    var rows = e.target.result.split("\r\n");
                    for (var i = 0; i < rows.length - 1; i++) {
                      var cells = rows[i].split(",");
                      if (cells[0] == "" || cells[0] == undefined) {
                        var s = customers[customers.length - 1];
                        s.Ord.push(cells[2]);
                      } else {
                        var dt = customers.find(x => x.Number === cells[0]);
                        if (dt == undefined) {
                          if (cells.length > 1) {
                            var customer = {};
                            customer.Number = cells[0];
                            customer.Name = cells[1];
                            customer.Ord = new Array();

                            customer.Ord.push(cells[2]);
                            customer.Point_ID = cells[3];
                            customer.Point_Name = cells[4];
                            customer.Point_Type = cells[5];
                            customer.Set_ORD = cells[6];
                            customers.push(customer);
                          }
                        } else {
                          var dtt = dt;
                          dtt.Ord.push(cells[2]);

                        }
                      }
                    }

Answer 14

实际上，您可以使用名为any-text的轻量级库。

安装依赖项

npm i -D any-text

使用自定义命令读取文件

var reader = require('any-text');
 
reader.getText(`path-to-file`).then(function (data) {
  console.log(data);
});

或使用async-await：

var reader = require('any-text');
 
const chai = require('chai');
const expect = chai.expect;
 
describe('file reader checks', () => {
  it('check csv file content', async () => {
    expect(
      await reader.getText(`${process.cwd()}/test/files/dummy.csv`)
    ).to.contains('Lorem ipsum');
  });
});

如何使用javascript从* .CSV文件读取数据？

14 个答案: