CSV 파일에서 헤더가있는 PostgreSQL 테이블로 CSV 파일을 복사하는 방법은 무엇입니까?

CSV 파일에서 헤더가있는 PostgreSQL 테이블로 CSV 파일을 복사하는 방법은 무엇입니까?

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CSV 파일을 Postgres 테이블에 복사하고 싶습니다. 이 테이블에는 약 100 개의 열이 있으므로 필요하지 않을 경우 다시 작성하고 싶지 않습니다.

\copy table from 'table.csv' delimiter ',' csv;을 명령 사용하고 있지만 테이블이 생성되지 않으면 ERROR: relation "table" does not exist. 빈 테이블을 추가해도 오류가 발생하지 않지만 아무 일도 일어나지 않습니다. 이 명령을 두세 번 시도했을 때 출력이나 메시지가 없었는데 PGAdmin을 통해 확인했을 때 테이블이 업데이트되지 않았습니다.

내가하려는 것처럼 헤더가 포함 된 테이블을 가져 오는 방법이 있습니까?

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이 효과가 있었다. 첫 번째 행에는 열 이름이 있습니다.

COPY wheat FROM 'wheat_crop_data.csv' DELIMITER ';' CSV HEADER

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Python 라이브러리 pandas를 사용하면 열 이름을 쉽게 만들 수 있습니다. csv 파일에서 데이터 유형을 추론 할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db_name')
df = pd.read_csv('/path/to/csv_file')
df.to_sql('pandas_db', engine)

if_exists기존 변수, 예를 바꾸거나 기존 테이블에 추가 할 수 있습니다 df.to_sql('pandas_db', engine, if_exists='replace'). 이 추가 입력 파일 유형, 여기 및 여기 문서 작동합니다 .

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허가없이 터미널에 의한 대안

NOTES의에서 페이지 문서 말

경로는 클라이언트의 작업 디렉토리가 아니라 서버 프로세스의 작업 디렉토리 (일반적으로 클러스터의 데이터 디렉토리)에서 최후 해석됩니다.

따라서 전체적으로 psql또는 다른 클라이언트를 사용하는 대규모 로컬 서버 문제가 있습니다 ... 그리고 다른 사용자를 위해 COPY 명령을 표현하는 경우, 예를 들어. Github README에서 독자는 문제가 있습니다 ...

클라이언트 권한으로 상대 경로 를 표현하는 유일한 방법 은 STDIN을 사용하는 것 입니다 .

STDIN 또는 STDOUT을 지정하면 클라이언트와 서버 서버 연결을 통해 데이터가 전송됩니다.

로 여기 기억 :

psql -h remotehost -d remote_mydb -U myuser -c \
   "copy mytable (column1, column2) from STDIN with delimiter as ','" \
   < ./relative_path/file.csv

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나는이 기능을 문제없이 한동안 사용하고있다. csv 파일에있는 번호 열만 제공하면 첫 번째 행에서 헤더 이름을 가져 오기 테이블을 만듭니다.

create or replace function data.load_csv_file
    (
        target_table  text, -- name of the table that will be created
        csv_file_path text,
        col_count     integer
    )

    returns void

as $$

declare
    iter      integer; -- dummy integer to iterate columns with
    col       text; -- to keep column names in each iteration
    col_first text; -- first column name, e.g., top left corner on a csv file or spreadsheet

begin
    set schema 'data';

    create table temp_table ();

    -- add just enough number of columns
    for iter in 1..col_count
    loop
        execute format ('alter table temp_table add column col_%s text;', iter);
    end loop;

    -- copy the data from csv file
    execute format ('copy temp_table from %L with delimiter '','' quote ''"'' csv ', csv_file_path);

    iter := 1;
    col_first := (select col_1
                  from temp_table
                  limit 1);

    -- update the column names based on the first row which has the column names
    for col in execute format ('select unnest(string_to_array(trim(temp_table::text, ''()''), '','')) from temp_table where col_1 = %L', col_first)
    loop
        execute format ('alter table temp_table rename column col_%s to %s', iter, col);
        iter := iter + 1;
    end loop;

    -- delete the columns row // using quote_ident or %I does not work here!?
    execute format ('delete from temp_table where %s = %L', col_first, col_first);

    -- change the temp table name to the name given as parameter, if not blank
    if length (target_table) > 0 then
        execute format ('alter table temp_table rename to %I', target_table);
    end if;
end;

$$ language plpgsql;

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기본 DB 가져 오기 오기 명령을 사용하기 때문에 테이블을 생성하고 pd.to_sql ()보다 빠른 d6tstack 을 사용할 수 있습니다 . Postgres와 MYSQL 및 MS SQL을 지원합니다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('table.csv')
uri_psql = 'postgresql+psycopg2://usr:pwd@localhost/db'
d6tstack.utils.pd_to_psql(df, uri_psql, 'table')

또한 여러 CSV 가져 오기, 데이터 스키마 변경 해결 및 / 또는 db에 쓰기 전에 팬더 (예 : 날짜)로 전처리하는 데 유용합니다. 예제 노트북 에서 아래를 참조하십시오.

d6tstack.combine_csv.CombinerCSV(glob.glob('*.csv'), 
    apply_after_read=apply_fun).to_psql_combine(uri_psql, 'table')

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/17662631/how-to-copy-from-csv-file-to-postgresql-table-with-headers-in-csv-file