C#怎么将DataTable转换为List C#数据表转泛型列表方法

C#中DataTable转List推荐反射通用法：属性名与列名不区分大小写匹配，自动处理基础类型及可空类型，跳过不匹配列和DBNull值；LINQ法简洁但需手动处理类型转换和DBNull。

在C#中，将 DataTable 转换为泛型 List 是常见需求，核心思路是：**通过反射获取目标类型 T 的属性，逐行读取 DataTable 的数据并映射赋值**。关键在于字段名与属性名的匹配、类型转换的安全处理，以及性能优化。

使用反射 + 泛型方法（推荐，通用性强）

这是最常用、可复用的方式，适合大多数自定义实体类：

• 要求实体类属性名与 DataTable 列名（ColumnName）完全一致（不区分大小写更稳妥）
• 自动处理基础类型（int、string、DateTime 等）和可空类型（int?、DateTime?）
• 跳过不匹配的列或无法转换的值，避免运行时异常

示例代码：

public static List ToList(DataTable dt) where T : new()
{
    var list = new List();
    var properties = typeof(T).GetProperties().ToDictionary(p => p.Name, StringComparer.OrdinalIgnoreCase);
foreach (DataRow row in dt.Rows)
{
    var obj = new T();
    foreach (var prop in properties.Values)
    {
        if (dt.Columns.Contains(prop.Name) && row[prop.Name] != DBNull.Value)
        {
            try
            {
                var value = Convert.ChangeType(row[prop.Name], prop.PropertyType);
                prop.SetValue(obj, value);
            }
            catch { /* 类型不兼容时跳过该字段 */ }
        }
    }
    list.Add(obj);
}
return list;
}
调用方式：var users = ToList(dataTable);
使用 LINQ + DataRowExtensions（.NET Framework 3.5+ / .NET Core 3.0+）
如果 DataTable 结构固定、实体简单，可用更简洁的 LINQ 写法：

							

								
								

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依赖 System.Data.DataSetExtensions（需引用对应 NuGet 包或框架内置）
适合快速原型或单次转换，可读性高
需手动处理类型转换和 DBNull，灵活性略低

示例：
var list = dataTable.AsEnumerable()
    .Select(row => new User
    {
        Id = row.Field("Id"),
        Name = row.Field("Name"),
        BirthDate = row.Field("BirthDate")
    }).ToList();
注意字段映射与类型安全
实际使用中容易出错的点：


列名大小写敏感：DataTable 列名默认区分大小写，建议用 StringComparer.OrdinalIgnoreCase 或统一转小写比对

DBNull 处理：必须检查 row[colName] != DBNull.Value，否则 Convert.ChangeType 会抛异常

可空类型支持：如 int?，要确保源值为 null 或能转为目标基础类型，Field() 方法内部已处理

日期/时间格式：数据库中可能存字符串，需提前清洗或自定义转换逻辑

性能优化小提示
大数据量时可提升效率：

预先缓存 PropertyInfo[] 和列索引（如 dt.Columns.IndexOf("Name")），避免每次循环重复查找
用 foreach (DataRow row in dt.Rows) 比 for (int i = 0; i  更高效（DataTable 内部做了优化）

若确定无 DBNull 且类型严格匹配，可省略 try-catch，但务必确保数据质量

基本上就这些。选反射通用版还是 LINQ 简洁版，取决于你的项目规范、数据稳定性和维护成本。不复杂但容易忽略细节，尤其在跨数据库或历史数据迁移场景下。