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')

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

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')

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
)

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

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);