用python按时间分批读取pg库数据，做整体分组排序处理

可以使用Python中的psycopg2库连接到pg数据库，并使用SQL查询语句按时间进行分批读取数据，然后使用Python的pandas库进行整体分组排序处理。具体代码如下：

import psycopg2
import pandas as pd

# 设置参数
conn_params = {
    'host': 'your_host',
    'port': 5432,
    'database': 'your_database',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}

# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(**conn_params)

# 设置SQL查询语句
sql = """
    SELECT *
    FROM your_table
    WHERE created_at BETWEEN '%s' AND '%s' -- 按时间筛选数据
    ORDER BY id ASC -- 升序排列
    LIMIT %s OFFSET %s -- 分页查询
"""

# 设置参数
batch_size = 1000 # 分批读取的每个批次大小
offset = 0 # 分页查询的起始位置

# 读取并处理数据
df_list = []
while True:
    # 执行SQL查询语句
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql % ('2022-01-01', '2022-01-31', batch_size, offset))
    rows = cursor.fetchall()
    
    if len(rows) == 0:
        break
    
    # 将数据转换为DataFrame格式
    columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
    df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
    
    # 加入DataFrame列表
    df_list.append(df)
    
    offset += batch_size

# 合并所有DataFrame并按结果分组排序处理
result = pd.concat(df_list).groupby('your_column').apply(lambda x: x.sort_values('your_column2'))

希望能够帮到你，如果有更多问题，欢迎随时提出。