python以时间分批从 pg数据库读取数据 按用户分组时间排序

您可以使用 psycopg2 库来连接 PostgreSQL 数据库，使用 Python 中的 Pandas 库来处理数据。以下是一个示例代码段，它从数据表中按指定的时间分批读取数据，按照用户分组并按照时间进行排序。

import psycopg2
import pandas as pd
import time

# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_username", password="your_password", host="your_host", port="your_port")

# 指定时间段和批次大小
start_time = time.strptime("2022-01-01", "%Y-%m-%d")
end_time = time.strptime("2022-01-31", "%Y-%m-%d")
batch_size = 1000

# 读取数据
rows = []
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute("SELECT * FROM your_table WHERE timestamp BETWEEN %s AND %s", (start_time, end_time))
    while True:
        batch = cur.fetchmany(batch_size)
        if not batch:
            break
        rows.extend(batch)

# 将数据转换为 Pandas DataFrame，并按用户和时间排序
df = pd.DataFrame(rows, columns=["timestamp", "user_id", "data"])
df = df.sort_values(["user_id", "timestamp"])

# 关闭数据库连接
conn.close()

请注意，这只是一个示例代码段。您需要根据您的情况进行必要的修改，如更改数据库连接参数和数据表结构。