在csv文件中包含csv文件中的一个范围之间的日期的过滤器行＃

Question

我是c＃中的新成员，也使用csv文件。我需要使用一系列日期来过滤csv文件。

csv文件的内容与下面的数据类似。

“EmployeeCode”， “日期”， “时间”， “类型”
“3434”， “2013年1月22日”， “07:54”， “0”
“3023”，“01/23/2014“，”07:54“，”0“
”2897“，”01/24/2015“，”07:54“，”0“
”3734“，”01/25/2015 “07:54”，“0”
“3168”，“01/26/2015”，“07:54”，“0”
“4863”，“01/26/2015”，“07 ：55“，”0“
”2513“，”01/27/2015“，”07:55“，”0“
”2582“，”01/27/2015“，”07:55“， “0”

这应该是输出：

“EmployeeCode”， “日期”， “时间”， “类型”
“3734”， “2015年1月25日”， “07:54”， “0”
“3168”，“01/26/2015”，“07:54”，“0”
“4863”，“01/26/2015”，“07:55”，“0”
“2513 ”， “2015年1月27日”， “7点55分”， “0”
“2582”， “2015年1月27日”， “7点55分”， “0”

壳牌可以做这，它的不公平，C＃不能。因为在向网络搜索这类问题之后，找不到解决方案。

试一试这段代码。

DateTime dFm = new DateTime(2015, 01, 25); 
DateTime dTo = new DateTime(2015, 01, 27); 

var lines = System.IO.File.ReadAllLines(txtFileName.Text); 
var data = lines 
      .Skip(1) 
      .Select(x => new 
      { 
       EmpCode = Int32.Parse(x.Split(new string[] { @""",""", @"""" 
      }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)[0]), 
       Date = DateTime.ParseExact(
       string.Concat(x.Split(new string[] { @""",""", @"""" }, 
       StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)[1], " ", 
       x.Split(new string[] { @""",""", @"""" }, 
       StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)[2]), 
       "MM/dd/yyyy HH:mm", 
       System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture), 
       Type = x.Split(new string[] { @""",""", @"""" }, 
       StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)[3] 
      }) 
      .Where(x => x.Date >= dFm && x.Date <= dTo) 
      .ToList(); 
      } 

Answer 1

它相当容易CsvHelper实现自己的目标：

var dFm = new DateTime(2015, 01, 25); 
var dTo = new DateTime(2015, 01, 27); 
using (var reader = File.OpenText(@"sample.csv")) 
{ 
    var csv = new CsvReader(reader); 
    while (csv.Read()) 
    { 
     var date = csv.GetField<DateTime>("Date"); 
     if (date >= dFm && 
      date <= dTo) 
     { 
      // process the filtered out records 
     } 
    } 
} 

在我存储在sample.csv文件数据的例子。另外，在我的机器上，我使用欧洲日期约定（日/月/年）并且必须调整数据。如果设置为美国年会（月/日/年），我认为您的机器可以正常工作。

在process the filtered out records中，您添加了逻辑以将记录写入您的首选输出（我没有实现它，因为它不想破坏所有乐趣）。

正如在开始时提到的，我使用了CsvHelper。我不会冒险自己实施CSV解析器 - 这是一项复杂且耗时的任务，并且已经有一个优秀的库。