知识图谱：通过py2neo库将CSV导入neo4j

最新推荐文章于 2025-05-05 14:30:14 发布
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本文介绍了如何使用py2neo库将CSV文件导入Neo4j知识图谱。首先，列举了所需的工具，包括JDK、Neo4j和py2neo等。接着，详细说明了CSV文件的准备过程，包括数据格式和存储位置。最后，讨论了在导入过程中遇到的特殊问题，如编码和转义字符的修正。

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知识图谱：通过py2neo库将CSV导入neo4j

本文记录个人学习心得

一、所需工具

以下使用的工具均为本人学习时所用的工具及其版本

  • JAVA SE的JDK（jdk-15.0.1）
  • neo4j（neo4j-community-4.2.5）
  • py2neo库
  • Anaconda Navigator (Anaconda3)

二、导入CSV文件

  1. 准备需要导入的CSV文件（三元组形式）。
    将爬取到的数据存储到excel表格中，再将excel表格转换为csv格式文件。
    CSV文件含有三列，在此仅截图了文件的前18行，以供参考。图中第一列为“茶业名称”，第二列为第1、3列的关系（属性），第三列为第1列的“属性值”。
    记录文件名称（如：tea.csv）及存放地址（D:\neo4j\neo4j-community-4.2.5\import）。
    CSV文件
    ps:如何将一列逗号连接的三元组分为三列以及将三列合并为一列
  2. 启动python输入以下代码，导入csv文件。
    通过Anaconda Navigator (Anaconda3)启动Python3。
import csv # 导入
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知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j
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02-16 1720
中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。下面我们就创建三个结点，每个结点有两个属性，两结点之间有一个关系。这样生成的知识图谱只是简单的节点-边的关系，存在大量冗余的实体。），如果节点存在附加属性，可以再给结点附上一些属性。该网站有大量汇总的知识图谱数据集，可供学习使用。的删除方法将重复节点进行删除，之后将边重新连接。周杰伦歌曲知识数据集csv，应用三元组的形式将。后我们可以使用其中的函数对。）和节点之间的关系：边（的时候只需要创造出节点（
知识图谱：py2neo导入周杰伦歌单csv文件
Cachel Wood的博客
02-16 762
通过添加对前两列的描述，则可以对第一列和第二列进行分类查询，此时如果实体entity已经存在，则不建立新的节点Node。如果以普通三元组的形式导入周杰伦歌单csv，会出现很多实体entity的冗余，无法形成完整的知识图谱。的类型，所以颜色相同，无法相互区分歌手、歌曲还是专辑等等。之前写的知识图谱指南。因为没有区分不同实体。
借助py2neo将csv文件导入neo4j
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08-20 803
借助py2neo将csv文件导入neo4j
使用 Python (py2neo) 连接 Neo4j 数据库
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05-05 1119
使用 Neo4j，可以方便地表示和操作图数据，例如社交网络、推荐系统、知识图谱等。它为 Neo4j 提供了一个 Pythonic 的接口，支持在 Python 中直接进行查询、数据插入和更新。创建节点、建立关系、查询数据、更新属性、删除节点等，还可以通过事务批量处理数据。在上面的代码中，我们通过事务一次性插入了多个节点，并创建了它们之间的关系。提供了对 Cypher 查询的良好支持，可以直接在 Python 中执行这些查询。这段代码查询了所有节点及其关系，返回节点的名字和关系的类型。
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使用python操作neo4j首先我们要先安装一个库 ：pip install py2neo 安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。 首先我们要知道 Neo4j是图数据库。其中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。 也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Node ）和边（Relationship ），如果有需要可以再给结点附上一些属性。 注意： 在我们用python的时候我们必须启动Neo4j 如图所示
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import os from py2neo import Graph #首先你得确保neo4j已经起来 graph = Graph('http://localhost:7474', name='neo4j', password='neo4j12') #第一个参数为你的neo4j服务地址 name为你的neo4j用户名 password为对应用户的密码； #注意以下CSV数据都需放置在dbms/import 目录下 #每一类型节点存一个csv文件，且第一行为属性名 #每一类型边存一个CSV文件，且
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-database: 指定要导入的数据库名称。--mode: 指定导入模式，有两种可选值：csv 和 database。默认为 csv 模式，表示从 CSV 文件导入数据。--nodes: 指定包含节点数据的 CSV 文件路径。可以指定多个节点文件。: 指定包含关系数据的 CSV 文件路径。可以指定多个关系文件。: 指定 CSV 文件中字段之间的分隔符，默认为逗号 ,。: 指定 CSV 文件中数组类型字段中元素之间的分隔符，默认为;。: 如果关系中的节点不存在是否忽略，默认为 false。
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很简单， 直接看代码 from py2neo import Graph,Node,Relationship import pandas as pd df=pd.read_csv('F:\\BYSJ\\data\\testNeo.csv',error_bad_lines=False,encoding='GBK') df=df.fillna('unknown') new=df['entity1...
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### 如何将CSV文件导入Neo4j以构建知识图谱 #### 使用Neo4j Desktop或Browser导入CSV数据 在Windows环境下，可以通过Neo4j Browser完成CSV数据的导入。启动Neo4j服务后，在浏览器中访问`http://localhost:7687`，默认用户名和密码均为`neo4j`[^1]。登录成功后，可以在左侧菜单栏找到数据库选项，选择目标数据库（如`neo4j`），随后通过Cypher查询语句加载节点和关系。 以下是具体的导入流程： 1. 将准备好的CSV文件放置于Neo4j安装目录下的`import`文件夹中。 2. 执行以下Cypher命令创建索引以便加速查询性能： ```cypher CREATE INDEX FOR (node:LabelName) ON (node.property); ``` 3. 利用`LOAD CSV`语法读取CSV文件中的数据并映射到图结构中。例如： ```cypher LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///entity1.csv" AS line CREATE (:Entity {id: toInteger(line.id), name: line.name}); LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///relation.csv" AS rel MATCH (a:Entity {id: toInteger(rel.start_id)}) MATCH (b:Entity {id: toInteger(rel.end_id)}) CREATE (a)-[:REL_TYPE]->(b); ``` #### 命令行工具批量导入大体量数据集 对于大规模数据处理场景，则推荐采用`neo4j-admin import`命令实现高效批量化载入操作。此方法适用于全新初始化状态下的实例部署前准备工作阶段。下面给出Linux平台上的典型调用范例： ```bash sudo ./neo4j-admin import \ --database=demo.db \ --nodes=/path/to/nodes_file_1.csv,/path/to/nodes_file_2.csv,... \ --relationships=/path/to/rels_file.csv \ --force=true; ``` 注意替换实际路径参数以及设置合适的分隔符配置项来适配不同格式需求[^2]。 #### Python脚本自动化方案 除了直接运用原生功能外，还可以借助第三方库Py2Neo编写自定义逻辑进一步简化开发难度。下面展示了一个简单例子用于演示如何利用Python程序动态生成指定模式的知识网络模型[^3]: ```python from py2neo import Graph, Node, Relationship import csv def create_nodes_and_relationships(graph_uri, username, password, filepath): graph = Graph(uri=graph_uri,user=username,password=password) with open(filepath,'r',encoding='utf-8')as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: person_node = Node("Person", name=row['name'], level=row['level'], major=row['major'], univ=row['university']) university_node = Node("University",name=row['university']) department_node = Node("Department",name=row['department']) study_at_rel =Relationship(person_node,"STUDY_AT",university_node) belong_to_dept_rel =Relationship(department_node,"BELONGS_TO",university_node) major_in_field_rel =Relationship(person_node,"MAJOR_IN",department_node) tx = graph.begin() tx.merge(university_node,on_create={"name":row["university"]}) tx.merge(department_node,on_create={"name":row["department"]}) tx.create(study_at_rel) tx.create(belong_to_dept_rel) tx.commit() if __name__ == "__main__": uri = "bolt://localhost:7687" user ="your_username_here" pwd="your_password_here" file_path="/absolute/path/to/data.csv" create_nodes_and_relationships(uri,user,pwd,file_path) ``` 以上代码片段展示了如何基于给定模板构造实体间关联的同时确保唯一性约束得以满足从而避免冗余记录产生影响最终呈现效果的质量[^4]。
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