如何编写从CSV文件导入数据并填充表的存储过程?
当前回答
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。
其他回答
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…
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