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。

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。

这里的大多数其他解决方案都要求您提前/手动创建表。这在某些情况下可能不实用(例如，如果目标表中有很多列)。因此，下面的方法可能会派上用场。

提供你的CSV文件的路径和列数，你可以使用下面的函数来加载你的表到一个临时表，它将被命名为target_table:

假设第一行具有列名。

create or replace function data.load_csv_file
(
    target_table text,
    csv_path text,
    col_count integer
)

returns void as $$

declare

iter integer; -- dummy integer to iterate columns with
col text; -- variable to keep the column name at each iteration
col_first text; -- first column name, e.g., top left corner on a csv file or spreadsheet

begin
    create table temp_table ();

    -- add just enough number of columns
    for iter in 1..col_count
    loop
        execute format('alter table temp_table add column col_%s text;', iter);
    end loop;

    -- copy the data from csv file
    execute format('copy temp_table from %L with delimiter '','' quote ''"'' csv ', csv_path);

    iter := 1;
    col_first := (select col_1 from temp_table limit 1);

    -- update the column names based on the first row which has the column names
    for col in execute format('select unnest(string_to_array(trim(temp_table::text, ''()''), '','')) from temp_table where col_1 = %L', col_first)
    loop
        execute format('alter table temp_table rename column col_%s to %s', iter, col);
        iter := iter + 1;
    end loop;

    -- delete the columns row
    execute format('delete from temp_table where %s = %L', col_first, col_first);

    -- change the temp table name to the name given as parameter, if not blank
    if length(target_table) > 0 then
        execute format('alter table temp_table rename to %I', target_table);
    end if;

end;

$$ language plpgsql;

DBeaver社区版(DBeaver .io)使得连接到数据库，然后导入CSV文件上传到PostgreSQL数据库变得很简单。它还可以方便地发出查询、检索数据以及将结果集下载为CSV、JSON、SQL或其他常见数据格式。

它是一个面向SQL程序员、dba和分析师的自由/开源多平台数据库工具，支持所有流行的数据库:MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、DB2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Hive、Presto等。对于Postgres的TOAD, SQL Server的TOAD，或者Oracle的TOAD，它是一个可行的自由/开源软件竞争对手。

I have no affiliation with DBeaver. I love the price (FREE!) and full functionality, but I wish they would open up this DBeaver/Eclipse application more and make it easy to add analytics widgets to DBeaver / Eclipse, rather than requiring users to pay for the $199 annual subscription just to create graphs and charts directly within the application. My Java coding skills are rusty and I don't feel like taking weeks to relearn how to build Eclipse widgets, (only to find that DBeaver has probably disabled the ability to add third-party widgets to the DBeaver Community Edition.)

正如Paul提到的，导入在pgAdmin中起作用:

右键单击表→导入

选择一个本地文件，格式和编码。

这是一个德文pgAdmin GUI截图:

使用DbVisualizer也可以做类似的事情(我有许可证，但不确定是否有免费版本)。

右键单击表→导入表数据…

如果文件不是很大，可以使用Pandas库。

在Pandas数据框架上使用iter时要小心。我这样做是为了证明这种可能性。当从数据帧复制到SQL表时，也可以考虑使用pd.Dataframe.to_sql()函数。

假设你已经创建了你想要的表，你可以:

import psycopg2
import pandas as pd
data=pd.read_csv(r'path\to\file.csv', delimiter=' ')

#prepare your data and keep only relevant columns

data.drop(['col2', 'col4','col5'], axis=1, inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
print(data.iloc[:3])


conn=psycopg2.connect("dbname=db user=postgres password=password")
cur=conn.cursor()

for index,row in data.iterrows():
      cur.execute('''insert into table (col1,col3,col6)
    VALUES (%s,%s,%s)''', (row['col1'], row['col3'], row['col6'])

cur.close()
conn.commit()

conn.close()
print('\n db connection closed.')