Notas:
La funcion to_sql maneja el create table y los tipos de datos de las columas.
El parámetro if_exists de la funcion to_sql permite estos argumentos: fail, replace, append
Conceptualmente sería así:
Pyhon script
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # create data frame inline ---------------------------- df = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3,4], 'First Name':['juan', 'maria', 'jose', 'isabel'], 'Edad':[11, 22, 33, 44]}) # rename columns for postgresql ---------------- df.columns = [c.lower().replace(' ', '_') for c in df.columns] # create engine -------------------------------------- engine = create_engine('postgresql://pg_username:pg_password@127.0.0.1:5432/database') # create table ------------------------------------- df.to_sql('usuarios', con=engine, if_exists='replace', index=False )
Referencias
https://stackoverflow.com/questions/2987433/how-to-import-csv-file-data-into-a-postgresql-table
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html
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