在Java中，通过特定列的标题解析该列

这是我的CSV文件的外观：

 X, X2, Symbol, Date, Open, High, Low, Close, Volume

 5, 9, AAPL, 01-Jan-2015, 110.38, 110.38, 110.38, 110.38, 0
 2710, 289,  AAPL, 01-Jan-2015, 110.38, 110.38, 110.38, 110.38, 0
 5415, 6500, AAPL, 02-Jan-2015, 111.39, 111.44, 107.35, 109.33, 53204600

如何仅从X和X2列中选择值？我一直在尝试使用openCSV库，但没有得到什么好结果

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谢谢

您可以使用相同的openCSV库功能：CsvToBean。 您可以创建一个属性与列名相同的bean类，然后使用这个CSVtoBean解析bean列表，如下所示

来自openCSV的示例：

ColumnPositionMappingStrategy strat = new ColumnPositionMappingStrategy();
strat.setType(YourOrderBean.class);
String[] columns = new String[] {"name", "orderNumber", "id"}; // the fields to bind do in your JavaBean
strat.setColumnMapping(columns);

CsvToBean csv = new CsvToBean();
List list = csv.parse(strat, yourReader);

@src:

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，可以在/test/java/com/opencsv/bean/目录下查看每个可用映射策略的测试用例。

您可以使用相同的opencsv库功能：CsvToBean。 您可以创建一个属性与列名相同的bean类，然后使用这个CSVtoBean解析bean列表，如下所示

来自openCSV的示例：

ColumnPositionMappingStrategy strat = new ColumnPositionMappingStrategy();
strat.setType(YourOrderBean.class);
String[] columns = new String[] {"name", "orderNumber", "id"}; // the fields to bind do in your JavaBean
strat.setColumnMapping(columns);

CsvToBean csv = new CsvToBean();
List list = csv.parse(strat, yourReader);

@src: ，可以在/test/java/com/opencsv/bean/目录下查看每个可用映射策略的测试用例。

可以非常轻松地完成此操作，并且比opencsv快2倍

以下是如何使用它来选择感兴趣的列：

输入 配置 作语法分析 输出 在字段选择上，您可以使用任何字段序列，并且具有不同列大小的行，解析器可以很好地处理这一点

披露：我是这个图书馆的作者。它是开源和免费的（Apache V2.0许可证）

可以很容易地做到这一点，并且比OpenCSV快2倍

以下是如何使用它来选择感兴趣的列：

输入 配置 作语法分析 输出 在字段选择上，您可以使用任何字段序列，并且具有不同列大小的行，解析器可以很好地处理这一点

披露：我是这个图书馆的作者。它是开源和免费的（Apache V2.0许可证）

    CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings(); //many options here, check the tutorial
    settings.setHeaderExtractionEnabled(true); //tells the parser to use the first row as the header row
    settings.selectFields("X", "X2"); //selects the fields 

    CsvParser parser = new CsvParser(settings);
    List<String[]> allRows = parser.parseAll(new StringReader(input));

    for(String[] row : allRows){
        System.out.println(Arrays.toString(row));
    }
}

[5, 9]
[2710, 289]
[5415, 6500]