这是我个人使用PostgreSQL的经验，我还在等待更快的方法。

Create a table skeleton first if the file is stored locally: drop table if exists ur_table; CREATE TABLE ur_table ( id serial NOT NULL, log_id numeric, proc_code numeric, date timestamp, qty int, name varchar, price money ); COPY ur_table(id, log_id, proc_code, date, qty, name, price) FROM '\path\xxx.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER; When the \path\xxx.csv file is on the server, PostgreSQL doesn't have the permission to access the server. You will have to import the .csv file through the pgAdmin built in functionality. Right click the table name and choose import.

如果您仍然有问题，请参考本教程:导入CSV文件到PostgreSQL表

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

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。

如果你没有权限使用COPY(在db服务器上工作)，你可以使用\ COPY(在db客户端上工作)。以Bozhidar Batsov为例:

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' DELIMITER ',' CSV

注意那个\拷贝…必须用一行写，不带下划线;最后!

你也可以指定要读取的列:

\copy zip_codes(ZIP,CITY,STATE) FROM '/path/to/csv/ZIP_CODES.txt' DELIMITER ',' CSV

参见COPY的文档:

不要将COPY与psql指令\ COPY混淆。\copy调用copy FROM STDIN或copy TO STDOUT，然后在psql客户端可访问的文件中获取/存储数据。因此，当使用\copy时，文件的可访问性和访问权限取决于客户端而不是服务器。

并注意:

对于标识列，COPY FROM命令将始终写入输入数据中提供的列值，就像INSERT选项覆盖SYSTEM VALUE一样。