在Python中，你可以使用这段代码自动创建带有列名的PostgreSQL表:

import pandas, csv

from io import StringIO
from sqlalchemy import create_engine

def psql_insert_copy(table, conn, keys, data_iter):
    dbapi_conn = conn.connection
    with dbapi_conn.cursor() as cur:
        s_buf = StringIO()
        writer = csv.writer(s_buf)
        writer.writerows(data_iter)
        s_buf.seek(0)
        columns = ', '.join('"{}"'.format(k) for k in keys)
        if table.schema:
            table_name = '{}.{}'.format(table.schema, table.name)
        else:
            table_name = table.name
        sql = 'COPY {} ({}) FROM STDIN WITH CSV'.format(table_name, columns)
        cur.copy_expert(sql=sql, file=s_buf)

engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost:5432/my_db')

df = pandas.read_csv("my.csv")
df.to_sql('my_table', engine, schema='my_schema', method=psql_insert_copy)

它的速度也相对较快。我可以在大约4分钟内导入330多万行。

COPY table_name FROM 'path/to/data.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

如果你需要一个简单的机制来导入文本/解析多行CSV内容，你可以使用:

CREATE TABLE t   -- OR INSERT INTO tab(col_names)
AS
SELECT
   t.f[1] AS col1
  ,t.f[2]::int AS col2
  ,t.f[3]::date AS col3
  ,t.f[4] AS col4
FROM (
  SELECT regexp_split_to_array(l, ',') AS f
  FROM regexp_split_to_table(
$$a,1,2016-01-01,bbb
c,2,2018-01-01,ddd
e,3,2019-01-01,eee$$, '\n') AS l) t;

DBFiddle演示

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。

使用下面的SQL代码:

copy table_name(atribute1,attribute2,attribute3...)
from 'E:\test.csv' delimiter ',' csv header

header关键字让DBMS知道CSV文件有一个带有属性的头。

欲了解更多信息，请访问导入CSV文件到PostgreSQL表。

您还可以使用pgfutter，或者更好的pgcsv。

这些工具根据CSV标题为您创建表列。

pgfutter有很多bug，我推荐pgcsv。

下面是如何使用pgcsv:

sudo pip install pgcsv
pgcsv --db 'postgresql://localhost/postgres?user=postgres&password=...' my_table my_file.csv