前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >python-postgresql建表导入csv

python-postgresql建表导入csv

作者头像
一个有趣的灵魂W
发布2020-09-15 15:36:35
2.3K0
发布2020-09-15 15:36:35
举报

众(小众)所周知,excel只能存一百万条数据,csv文件只能显示一百万条数据。。。无可避免的需要使用数据库,而我所知的开源数据库中,postgresql有个很大的特点,就是对地理数据支持度较高。无可避免的又要用python去操作,那。。。

'''

pm2.5-数据库

'''

import psycopg2

conn=psycopg2.connect(database="postgres",user="postgres",password="1234",host="127.0.0.1",port="5432")

cur = conn.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE mxndata1(data timestamp,point varchar,long double precision,lat double precision,pm25 double precision,\

pm10 double precision,so2 double precision,no2 double precision,co double precision,\

o3 double precision,qy double precision,wd double precision,xdsd double precision,fs double precision,fx double precision);")

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

'''

postgres=# create table mxndata1

postgres-# (data timestamp,point varchar,long double precision,lat double precision,pm25 double precision,pm10 double precision,so2 double precision,no2 double precision,co double precision,o3 double precision,qy double precision,wd double precision,xdsd double precision,fs double precision,fx double precision);

'''

import psycopg2

from sqlalchemy import create_engine

import pandas as pd

from io import StringIO

data=pd.read_csv(r'D:/minxinan/wrw/2018/2018.csv',header=None,encoding='gbk')

data1 = pd.DataFrame(data)

output = StringIO()

data1.to_csv(output, sep='\t', index=False, header=False)

output1 = output.getvalue()

conn=psycopg2.connect(database="postgres",user="postgres",password="1234",host="127.0.0.1",port="5432")

cur = conn.cursor()

#cur.execute("CREATE TABLE mxndata1();")

cur.copy_from(StringIO(output1), 'mxndata1',columns=('data','point','long','lat','pm25','pm10','so2','no2','co','o3','qy','wd','xdsd','fs','fx'))

#cur.copy_expert("""COPY mxndata1 FROM 'D:/minxinan/wrw/2018/2018.csv' WITH (FORMAT CSV)""", StringIO(output1))

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

print('done')

打开复制了10多秒,也算很快了

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-05-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 一个有趣的灵魂W 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
数据库
云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档