如何编写从CSV文件导入数据并填充表的存储过程?
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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.)
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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.')
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。
如何将CSV文件数据导入PostgreSQL表
步骤:
Need to connect a PostgreSQL database in the terminal psql -U postgres -h localhost Need to create a database create database mydb; Need to create a user create user siva with password 'mypass'; Connect with the database \c mydb; Need to create a schema create schema trip; Need to create a table create table trip.test(VendorID int,passenger_count int,trip_distance decimal,RatecodeID int,store_and_fwd_flag varchar,PULocationID int,DOLocationID int,payment_type decimal,fare_amount decimal,extra decimal,mta_tax decimal,tip_amount decimal,tolls_amount int,improvement_surcharge decimal,total_amount ); Import csv file data to postgresql COPY trip.test(VendorID int,passenger_count int,trip_distance decimal,RatecodeID int,store_and_fwd_flag varchar,PULocationID int,DOLocationID int,payment_type decimal,fare_amount decimal,extra decimal,mta_tax decimal,tip_amount decimal,tolls_amount int,improvement_surcharge decimal,total_amount) FROM '/home/Documents/trip.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER; Find the given table data select * from trip.test;
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')
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
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