Python 3.x 将csv导入postgres时如何在Python中派生新列

我有一个巨大的数据集（11GB，1900万行），正在使用以下脚本将其加载到postgres中：

导入csv
起始日期时间导入日期
从sqlalchemy导入创建引擎
从sqlalchemy.ext.declarative导入声明性基础
从sqlalchemy.orm导入sessionmaker
Base=声明性_Base（）
从sqlalchemy导入列、整数、字符串、日期时间、浮点、布尔
类别投诉（基本）：
__tablename_uuuu='所有投诉'
索引=列（整数，主键=真）
创建日期=列（日期时间）
关闭日期=列（日期时间）
投诉类型=列（字符串）
描述符=列（字符串）
位置\类型=列（字符串）
事件\u zip=列（整数）
事件地址=列（字符串）
地址\类型=列（字符串）
城市=列（字符串）
borough=列（字符串）
纬度=列（浮动）
经度=列（浮动）
臭虫=列（布尔值）
水=列（布尔值）
噪波=列（布尔值）
热量=列（布尔值）
害虫=列（布尔值）
定义报告（自我）：
返回“”%(
self.index、self.created\u日期、self.incident\u zip）
def addZip（self，zip）：#一些拉链在csv文件中是字符串
尝试：
self.incident_zip=int（zip）
返回真值
除值错误外：
#打印（“无法解析邮政编码”，zip）
返回错误
数据库名=“”
用户名=“”
引擎=创建引擎（'postgres://%s@localhost/%s“%”（用户名，数据库名），echo=False）
Base.metadata.create_all（引擎）
会话=会话生成器（绑定=引擎）
会话=会话（）
以“311服务请求”作为f:
reader=csv.DictReader（f）
对于i，枚举（读取器）中的行：
投诉=投诉（指数=i，
创建日期=行[“创建日期”]，
关闭日期=行[“关闭日期”]，
投诉类型=行[“投诉类型”]，
描述符=行['descriptor']，
位置类型=行[“位置类型”]，
事件地址=行[“事件地址”]，
地址类型=行[“地址类型”]，
城市=行[“城市”]，
borough=行['borough']，
纬度=行[“纬度”]，
经度=行[“经度”]，
臭虫=假，
水=假，
噪音=假，
热=假，
（错误=False）
#这里有更多的字段，您可以精确复制所有内容
adddzipsuccessilly=complaint.addZip（第['Incident Zip'行]）
如果addedZipSuccessfully==False：
持续
如果投诉创建日期=''：
#complaint.created_date=NULL
持续
如果投诉结束日期=''：
投诉结束日期=无
如果投诉地点\类型==''：
持续
如果投诉事件地址==''：
持续
如果投诉地址\类型==''：
持续
如果投诉。城市==''：
持续
如果complaint.borough==''：
持续
尝试：
浮动（投诉范围）
除值错误外：
持续
尝试：
浮动（投诉范围）
除值错误外：
持续
如果投诉中的“噪音”。投诉类型==真：
投诉。噪音=正确
其他：
通过
会话.添加（投诉）
如果i%1000==0：
session.commit（）

您的“==True”混淆了Python3。移除它，它将按照您的意愿工作

if 'Noise' in complaint.complaint_type:
    complaint.noise = True