Python 动态处理csv中的数据列以导入Postgresql

我是python（3）的新手，很难找到如何处理以下场景的相关示例。我知道这是一个“什么是最好的”问题，但希望有一个明确合适的方法来解决这个问题

我有csv数据文件，其中包含时间戳，然后至少有一列数据具有主列表定义的名称（即，所有可能的列标题都是已知的）。例如：

File1.csv

date-time, data a, data b
2014-01-01, 23, 22
2014-01-01, 23, 22d

文件2.csv

date-time, data d, data a
2014-01-01, 99, 20
2014-01-01, 100, 22

我一直在周而复始地试图理解何时使用元组、列表和字典将这种类型的场景导入postgresql。由于列顺序可以更改，并且列列表每次都不同（尽管总是从主数据集开始），因此我不确定如何最好地生成包含时间戳和列的数据集，然后在向未指定列提供值的postgresql表中执行插入

考虑到列的存在的动态性以及通过psycopg维护Postgresql导入的时间戳关系的需要，推荐什么？列表、列表列表、字典或元组

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我不是在乞求具体的代码，只是一些指导。谢谢

您可以使用

csv

模块来解析输入文件，并在其第一行构建（准备）

psycopg

插入具有列名和

%s

而不是值的语句。对于其余行，只需使用行作为值执行此语句：

connect_string = 'dbname=test host=localhost port=5493 user=postgres password=postgres'
connection = psycopg2.connect(connect_string)
cursor = connection.cursor()
f = open(fn, 'rt')
try:
    reader = csv.reader(f)
    cols = []
    for row in reader:
        if not cols:
            cols = row
            psycopg_marks  = ','.join(['%s' for s in cols])
            insert_statement = "INSERT INTO xyz (%s) VALUES (%s)" % (','.join(cols), psycopg_marks)
            print(insert_statement)
        else:
            print(row)
            cursor.execute(insert_statement, row)
finally:
    f.close()

...

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对于您的示例，您必须更正列名。

插入到一个postgresql表中时，所有未指定的列都为null，还是插入到不同的表中？一个未指定列的表为null。感谢您寻求澄清。查看

csv

模块，它将为您省去很多痛苦。