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Python 将 CSV 数据导入 Neo4j 的实现方法
使用 Python 脚本将 CSV 格式的人物关系数据导入 Neo4j 图数据库的完整流程。主要步骤包括：准备 UTF-8 编码的数据集、安装并启动 Neo4j 服务、配置 Python 环境及依赖库（neo4j-python-driver, pandas, py2neo）、编写代码连接数据库、读取 CSV 数据并转换为节点与关系对象、最后执行批量写入。文中还解决了常见的 Unicode 编码错误问题。
使用 Python 脚本将 CSV 格式的人物关系数据导入 Neo4j 图数据库的完整流程。主要步骤包括：准备 UTF-8 编码的数据集、安装并启动 Neo4j 服务、配置 Python 环境及依赖库（neo4j-python-driver, pandas, py2neo）、编写代码连接数据库、读取 CSV 数据并转换为节点与关系对象、最后执行批量写入。文中还解决了常见的 Unicode 编码错误问题。
请自行准备包含人物关系信息的 CSV 文件。
使用文本编辑器打开 CSV 文件。
确保文件编码为 UTF-8，避免后续读取报错。
选择'是'完成转换。
启动 Neo4j Desktop，新建一个项目实例。
配置数据库名称及访问密码。
点击 Start 按钮启动服务。
在浏览器中访问 Neo4j 管理界面。
执行以下 Cypher 语句查看数据库是否为空：
match(n) return n;
在 IDE 中新建 Python 项目和包结构。
点击 File -> Settings。
找到 Project Interpreter，确认已安装必要库。
需确保导入了
neo4j、pandas、py2neo。
打开 Terminal 输入以下命令：
pip install neo4j-python-driver pandas py2neo
编写代码连接 Neo4j，注意将密码修改为实际设置的值。
加载 CSV 文件，路径需根据实际情况调整。
清洗数据，提取所需字段。
构建元组列表存储人物关系数据。
# 初始化一个空列表来存储所有的元组
tuple_total = []
# 迭代 DataFrame 的每一行
for index, row in invoice_data.iterrows():
ties_total = [row['人物'], row['关系'], row['关系人物']]
# 将所有元组添加到结果列表中
tuple_total.extend([ties_total])
print(tuple_total)
定义函数批量创建节点。
# 把节点导入 neo4j 中
def create_node(people):
for name in people:
node_1 = Node('人物', name=name)
graph.create(node_1)
create_node(people)
运行代码后，在 Neo4j 中查看是否生成节点。
根据元组数据建立节点间的关系。
matcher = NodeMatcher(graph)
# 导入关系
for i in range(0, len(tuple_total)):
name_1 = matcher.match('人物', name=tuple_total[i][0]).first()
name_2 = matcher.match('人物', name=tuple_total[i][2]).first()
rel = tuple_total[i][1]
relationship = Relationship(name_1, rel, name_2)
graph.create(relationship)
在 Neo4j Browser 中查看完整的图结构。
错误信息：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte
解决过程： 是因为 CSV 文件没有设置为 UTF-8 编码。具体操作请参考本文第一部分的 1.2 和 1.3 步骤，将文件另存为 UTF-8 格式即可。
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