不需要自己写...

在jQuery的CSV库有一个调用的函数$.csv.toObjects(csv)是自动完成的映射。

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，首先您需要添加换行符以使数据成为有效的 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“数据”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。

如果您想亲自尝试一下，我建议您查看“toObjects()”选项卡下的基本用法演示。

免责声明：我是 jQuery-CSV 的原作者。

更新：

编辑以使用 op 提供的数据集，并包含一个指向演示的链接，可以在其中测试数据的有效性。

更新2：

由于谷歌代码的关闭。jquery-csv 已移至 GitHub

注意：在我被提醒所有可能出现在有效 CSV 文件中的“特殊情况”之前，我炮制了这个解决方案，比如转义引号。我将我的答案留给那些想要快速而肮脏的人，但为了准确起见，我推荐Evan 的答案。

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

数据.txt：

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

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);
}

以下代码将适用于每组记录之间带有换行符的“真实”CSV 文件：

数据.txt：

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

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/

不要用逗号分隔——它不适用于大多数 CSV 文件，而且这个问题有太多的视图，对于提问者的输入数据类型来说，适用于所有人。解析 CSV 有点可怕，因为没有真正的官方标准，而且许多带分隔符的文本作者不考虑边缘情况。

这个问题很老，但我相信现在有一个更好的解决方案Papa Parse可用。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。这是我所知道的唯一一个支持千兆字节大小的 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：

（更新：使用 Papa Parse 4，相同的文件在 Firefox 中只需要大约 30 秒。Papa Parse 4 现在是浏览器中已知最快的 CSV 解析器。）

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);
    }
});

流文件是类似的（这里有一个流远程文件的例子）：

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过程中锁定，Papa 可以使用网络工作者来保持您的网站react性。

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的数字类型。它适当地解析换行符和引号以及其他奇怪的情况，甚至尽可能稳健地处理格式错误的输入。我从现有库中汲取灵感来制作 Papa，因此支持其他 JS 实现。

我正在使用d3.js来解析 csv 文件。非常容易使用。这是文档。

脚步：

• npm 安装 d3 请求

使用 Es6；

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

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

请参阅文档了解更多信息。

更新 - 不推荐使用 d3-request。你可以使用d3-fetch

这是一个解析 CSV 数据的 JavaScript 函数，考虑引号内的逗号。

// 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 CSV 文件的示例，如下所示：

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

成数组：

// 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));

以下是将数据转换为对象的方法，例如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小提琴。

享受！——可兰