你有3个选项来导入CSV文件到PostgreSQL: 首先，通过命令行使用COPY命令。

其次，使用pgAdmin工具的导入/导出。

第三，使用像Skyvia这样的云解决方案，从在线位置(如FTP源)或云存储(如谷歌驱动器)获取CSV文件。

你可以从这里查看解释所有这些的文章。

看看这篇短文吧。

解决方案如下:

创建你的表:

CREATE TABLE zip_codes
(ZIP char(5), LATITUDE double precision, LONGITUDE double precision,
CITY varchar, STATE char(2), COUNTY varchar, ZIP_CLASS varchar);

将数据从CSV文件复制到表中:

COPY zip_codes FROM '/path/to/csv/ZIP_CODES.txt' WITH (FORMAT csv);

这些都是很好的答案，但对我来说太复杂了。我只需要在postgreSQL中加载一个CSV文件，而不需要先创建一个表。

这是我的方法:

库

import pandas as pd
import os
import psycopg2 as pg
from sqlalchemy  import create_engine

使用环境变量获取密码

password = os.environ.get('PSW')

创建引擎

engine = create_engine(f"postgresql+psycopg2://postgres:{password}@localhost:5432/postgres")

发动机需求分解:

Engine = create_engine(dialect+驱动程序://用户名:password@host:端口/数据库)

分解

Postgresql +psycopg2 =方言+驱动程序 Postgres =用户名 Password =来自环境变量的密码。如果需要，可以输入密码，但不建议输入 Localhost = host 5432 = port Postgres =数据库

获取您的CSV文件路径，我不得不使用编码方面。原因可以在这里找到

data = pd.read_csv(r"path, encoding= 'unicode_escape')

发送数据到Postgress SQL:

data.to_sql('test', engine, if_exists='replace')

分解

Test =你想要的表名 引擎=上面创建的引擎。也就是我们的联系 if_exists =将替换旧表。请谨慎使用。

在一起:

import pandas as pd
import os
import psycopg2 as pg
from sqlalchemy  import create_engine

password = os.environ.get('PSW')

engine = create_engine(f"postgresql+psycopg2://postgres:{password}@localhost:5432/postgres")

data = pd.read_csv(r"path, encoding= 'unicode_escape')
data.to_sql('test', engine, if_exists='replace')

您还可以使用pgAdmin，它提供了一个GUI来执行导入。这在这个SO线程中显示。使用pgAdmin的优点是它也适用于远程数据库。

不过，与前面的解决方案非常相似，您需要在数据库中已经有表。每个人都有自己的解决方案，但我通常在Excel中打开CSV文件，复制标题，在不同的工作表上粘贴特殊的换位，在下一列上放置相应的数据类型，然后将其复制并粘贴到文本编辑器中，并使用适当的SQL表创建查询，如下所示:

CREATE TABLE my_table (
    /* Paste data from Excel here for example ... */
    col_1 bigint,
    col_2 bigint,
    /* ... */
    col_n bigint
)

首先创建一个表 然后使用copy命令复制表的详细信息: 复制table_name (C1,C2,C3....) 从'路径到您的CSV文件'分隔符，' CSV头;

注意:

列和顺序由C1,C2,C3..在SQL 标题选项只是从输入中跳过一行，而不是根据列的名称。

一种快速的方法是使用Python Pandas库(0.15或更高版本最好)。这将为您处理创建列的问题——尽管它为数据类型所做的选择可能不是您想要的。如果它不能完全做到你想要的，你总是可以使用生成为模板的“创建表”代码。

这里有一个简单的例子:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mypath.csv')
df.columns = [c.lower() for c in df.columns] # PostgreSQL doesn't like capitals or spaces

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/dbname')

df.to_sql("my_table_name", engine)

下面是一些代码，告诉你如何设置各种选项:

# Set it so the raw SQL output is logged
import logging
logging.basicConfig()
logging.getLogger('sqlalchemy.engine').setLevel(logging.INFO)

df.to_sql("my_table_name2",
          engine,
          if_exists="append",  # Options are ‘fail’, ‘replace’, ‘append’, default ‘fail’
          index = False, # Do not output the index of the dataframe
          dtype = {'col1': sqlalchemy.types.NUMERIC,
                   'col2': sqlalchemy.types.String}) # Datatypes should be SQLAlchemy types