你已经完成了下载部分。
对于上传部分，请参阅How to Transfer Pandas DataFrame to .csv on SFTP using Paramiko Library in Python?-虽然它是用于Paramiko的，pysftp Connection.open方法的行为与Paramiko SFTPClient.open相同，所以代码是相同的（尽管你使用should not use pysftp）。
完整的代码可以是：

with sftp.open("/remote/path/data.csv", "r+", bufsize=32768) as f:
    # Download CSV contents from SFTP to memory
    df = pd.read_csv(f)

    # Modify as you need (just an example)
    df.at[0, 'Name'] = 'changed'

    # Upload the in-memory data back to SFTP
    f.seek(0)
    df.to_csv(f, index=False)
    # Truncate the remote file in case the new version of the contents is smaller
    f.truncate(f.tell())

字符串
上面的内容更新了同一个文件。如果您想上传到其他文件，请使用以下内容：

# Download CSV contents from SFTP to memory
with sftp.open("/remote/path/source.csv", "r") as f:
    df = pd.read_csv(f)

# Modify as you need (just an example)
df.at[0, 'Name'] = 'changed'

# Upload the in-memory data back to SFTP
with sftp.open("/remote/path/target.csv", "w", bufsize=32768) as f:
    df.to_csv(f, index=False)

型
有关bufsize的用途，请参阅：
Writing to a file on SFTP server opened using Paramiko/pysftp "open" method is slow的

• 强制性警告：不要设置cnopts.hostkeys = None，除非你不关心安全性。有关正确的解决方案，请参见Verify host key with pysftp *。

这是一个问题中的几个问题：）
我建议采用这种方法：
1.制作文件的本地副本（不确定它有多大，在本地机器和sftp服务器之间来回移动没有意义。你可以用get方法吗
1.使用pandas对数据进行操作，然后使用to_csv方法将其转储回csv
1.使用pandas.io或纯SQLAlchemy将数据加载到postgree。检查文档here
1.使用put方法将文件上传到所需的目标