创建一个表，并拥有用于在CSV文件中创建表所需的列。

打开postgres，右键单击要加载的目标表。在文件选项部分中选择导入和更新以下步骤 现在浏览文件查找文件名 选择CSV格式 编码为ISO_8859_5

现在去Misc。选项。检查标题并单击导入。

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
)

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);

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

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。

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…