如何将CSV文件数据导入到PostgreSQL表中？
我如何编写一个从CSV文件导入数据并填充表的存储过程？
看看这篇短文。
解决方案解释如下：
创建你的表格：
CREATE TABLE zip_codes
(ZIP char(5), LATITUDE double precision, LONGITUDE double precision,
CITY varchar, STATE char(2), COUNTY varchar, ZIP_CLASS varchar);
将CSV文件中的数据复制到表格中：
COPY zip_codes FROM '/path/to/csv/ZIP_CODES.txt' WITH (FORMAT csv);
如果您没有权限使用COPY （可在数据库服务器上工作），则可以使用copy （可在数据库客户机中工作）。 使用与Bozhidar Batsov相同的例子：
创建你的表格：
CREATE TABLE zip_codes
(ZIP char(5), LATITUDE double precision, LONGITUDE double precision,
CITY varchar, STATE char(2), COUNTY varchar, ZIP_CLASS varchar);
将CSV文件中的数据复制到表格中：
copy zip_codes FROM '/path/to/csv/ZIP_CODES.txt' DELIMITER ',' CSV
您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
一个快速的方法是使用Python熊猫库（版本0.15或更高）。 这将为您创建列 - 尽管显然它为数据类型所做的选择可能不是您想要的。 如果它不完全符合您的要求，您可以始终使用生成的“创建表”代码作为模板。
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] #postgres 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)
以下是一些代码，向您展示如何设置各种选项：
#Set is 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][1]