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

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);

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

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')

如果你没有权限使用COPY(在db服务器上工作)，你可以使用\ COPY(在db客户端上工作)。以Bozhidar Batsov为例:

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' DELIMITER ',' CSV

注意那个\拷贝…必须用一行写，不带下划线;最后!

你也可以指定要读取的列:

\copy zip_codes(ZIP,CITY,STATE) FROM '/path/to/csv/ZIP_CODES.txt' DELIMITER ',' CSV

参见COPY的文档:

不要将COPY与psql指令\ COPY混淆。\copy调用copy FROM STDIN或copy TO STDOUT，然后在psql客户端可访问的文件中获取/存储数据。因此，当使用\copy时，文件的可访问性和访问权限取决于客户端而不是服务器。

并注意:

对于标识列，COPY FROM命令将始终写入输入数据中提供的列值，就像INSERT选项覆盖SYSTEM VALUE一样。

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。

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