Convertir dataframe vers .dbf ou .sql

Bonjour,

Je dispose d'un dataframe spatial, extrait d'une base PostGis, que j'aimerais pouvoir exporter en dur sur mon PC au format .dbf, .sql, .shp ou n'importe quel autre format facilement réimportable sous Postgre/PostGis tout en gardant le type des colonnes (text, numeric, etc). J'ai réussi à l'exporter en CSV, mais je préférerais un meilleur format. Voici le code utilisé jusqu'à présent :

Code:

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import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine   engine = create_engine('postgresql://postgres:0000@localhost:5432/test') connection = engine.connect()   complet_query = connection.execute('select * from grille') complet = pd.DataFrame(complet_query.fetchall()) complet.columns = complet_query.keys()   complet.to_csv("export_final.csv", sep = ";", index = None)

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Est-il possible de faire cela ?

Merci.

Salut,

Une opération compliquée se décompose souvent en opérations simples:

• créer un CSV
• charger la base de données à partir d'un CSV

Et pour le 2nd point, si c'est une base de données PostGIS, on cherche un tuto. qui dit quoi faire...

- W

Bonjour,
Il faudrait comprendre pourquoi vous voulez le copier sur votre machine, mais je pense que Geopandas copie des dataframe vers des shapefiles qui comportent des fichiers dbf.
https://geopandas.org/io.html#writing-spatial-data
Sur mon poste, le code suivant génère un fichier villes.shp (et les fichiers associés dont dbf).

Code:

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import pandas as pd import geopandas as gpd df = pd.DataFrame({'City': ['Paris', 'Marseille'], 'Latitude': [48.859, 43.282], 'Longitude': [2.347, 5.405]}) gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df.Longitude, df.Latitude)) gdf.to_file('villes.shp')

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Cordialement