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
您可以创建一个Bash文件import.sh(您的CSV格式是一个制表符分隔符):
#!/usr/bin/env bash
USER="test"
DB="postgres"
TBALE_NAME="user"
CSV_DIR="$(pwd)/csv"
FILE_NAME="user.txt"
echo $(psql -d $DB -U $USER -c "\copy $TBALE_NAME from '$CSV_DIR/$FILE_NAME' DELIMITER E'\t' csv" 2>&1 |tee /dev/tty)
然后运行这个脚本。
其他回答
COPY table_name FROM 'path/to/data.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;
在Python中,你可以使用这段代码自动创建带有列名的PostgreSQL表:
import pandas, csv
from io import StringIO
from sqlalchemy import create_engine
def psql_insert_copy(table, conn, keys, data_iter):
dbapi_conn = conn.connection
with dbapi_conn.cursor() as cur:
s_buf = StringIO()
writer = csv.writer(s_buf)
writer.writerows(data_iter)
s_buf.seek(0)
columns = ', '.join('"{}"'.format(k) for k in keys)
if table.schema:
table_name = '{}.{}'.format(table.schema, table.name)
else:
table_name = table.name
sql = 'COPY {} ({}) FROM STDIN WITH CSV'.format(table_name, columns)
cur.copy_expert(sql=sql, file=s_buf)
engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost:5432/my_db')
df = pandas.read_csv("my.csv")
df.to_sql('my_table', engine, schema='my_schema', method=psql_insert_copy)
它的速度也相对较快。我可以在大约4分钟内导入330多万行。
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…
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);
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')
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