实现Python将csv数据导入到Neo4j

实现Python将csv数据导入到Neo4j

目录

一、获取数据集

1.1 获取数据集

1.2 以“记事本”方式打开文件

1.3  另存为“UTF-8”格式文件

1.4 选择“是”

二、 打开Neo4j并运行

2.1 创建新的Neo4j数据库

2.2 分别设置数据库名和密码

​编辑 2.3 启动Neo4j数据库

2.4 打开Neo4j数据库

 2.5 运行查看该数据库是否为空

三、打开Python创建项目 

3.1 创建一个包,存项目

3.2 创建一个项目

3.3 检查自己的依赖是否完全

3.3.1 点击“File”-“Settings”

3.3.2  找到“Project:PythonProject”-"Python Interpreter"

3.4 导入相关依赖,打开Terminal

3.5 输入命令

四、实现Python连接Neo4j 

4.1 Python连接Neo4j测试

4.2 导入数据集

4.3 处理数据集

4.4 初始化neo4j并合并数据集关系

4.5 把节点导入到Neo4j中

4.6 运行代码后,查看Neo4j是否有节点

4.7 导入节点关系

4.8 查看Neo4j

五、该过程出现的Bug

5.1 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte 


一、获取数据集

1.1 获取数据集

《我是刑警》的人物关系数据集资源https://download.ZEEKLOG.net/download/Z0412_J0103/90160496

1.2 以“记事本”方式打开文件

1.3  另存为“UTF-8”格式文件

1.4 选择“是”

二、 打开Neo4j并运行

2.1 创建新的Neo4j数据库

2.2 分别设置数据库名和密码

 2.3 启动Neo4j数据库

2.4 打开Neo4j数据库

 2.5 运行查看该数据库是否为空

match(n) return n;

三、打开Python创建项目 

3.1 创建一个包,存项目

3.2 创建一个项目

3.3 检查自己的依赖是否完全

3.3.1 点击“File”-“Settings”

3.3.2  找到“Project:PythonProject”-"Python Interpreter"

检查是否导入了“neo4j”、“pandas”、”py2neo

3.4 导入相关依赖,打开Terminal

3.5 输入命令

pip install neo4j-python-driver pandas py2neo

四、实现Python连接Neo4j 

4.1 Python连接Neo4j测试



其中的”123456“是你刚刚建立的Neo4j密码,此处只需要修改该密码就可以了

4.2 导入数据集



其中地址需要改变,其它地方都不用变

运行结果如下

4.3 处理数据集



 执行结果如下

4.4 初始化neo4j并合并数据集关系

# 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)

4.5 把节点导入到Neo4j中

#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)

4.6 运行代码后,查看Neo4j是否有节点

4.7 导入节点关系

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)

4.8 查看Neo4j

 

五、该过程出现的Bug

5.1 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte 

解决过程:

是因为你的CSV文件没有设置为”UTF-8“ ,具体过程看本文的1.2和1.3过程

上一篇文章:ZEEKLOG中群发功能及自动回复设置教程_ZEEKLOG粉丝群发https://blog.ZEEKLOG.net/Z0412_J0103/article/details/144074981下一篇文章: JDK11下载安装和配置超详细过程-ZEEKLOG博客https://blog.ZEEKLOG.net/Z0412_J0103/article/details/144451166?sharetype=blogdetail&sharerId=144451166&sharerefer=PC&sharesource=Z0412_J0103&spm=1011.2480.3001.8118

Read more

Webots R2023b 完整安装配置教程

Webots R2023b 完整安装配置教程 声明:本教程由豆包、ChatGPT等AI工具协助完成。 本教程讲解如何安装 Python3、包管理器 Micromamba、必要依赖包(如 opencv-python),以及 Webots 仿真软件,并完成 Micromamba Python 环境与 MATLAB 地址的配置,适用于 Windows、macOS 双系统。 一、前置说明 1. 适用场景:需要使用 Webots 进行仿真开发,同时依赖 Python 进行脚本编写、OpenCV 进行图像处理,通过 Micromamba 管理 Python 环境,并关联 MATLAB 路径用于联合开发。 2. 版本约定(兼容性最优): * Python:

Qwen3-32B开源模型实战:Clawdbot Web Chat平台部署避坑与参数调优

Qwen3-32B开源模型实战:Clawdbot Web Chat平台部署避坑与参数调优 1. 为什么选Qwen3-32B + Clawdbot这个组合 你是不是也遇到过这样的问题:想快速搭一个能真正用起来的AI聊天界面,但试了几个方案,要么模型太小答得没深度,要么部署太重跑不动,要么对接API各种超时、404、token错乱?我踩过整整三周的坑,才把Qwen3-32B稳稳地接进Clawdbot里跑起来——不是“能跑”,而是“跑得顺、答得准、不崩、不卡”。 Qwen3-32B是通义千问最新开源的大模型,32B参数量意味着它在中文理解、长文本推理、多轮对话和代码生成上明显强于7B/14B级别模型。但它对资源要求也高:单卡A100 80G勉强够用,RTX 4090需要量化;而Clawdbot是个轻量级Web聊天前端,不带后端、不绑数据库、纯静态页面+API调用,特别适合内网私有部署。两者一配,刚好补足短板:Qwen3负责“想得深”,Clawdbot负责“聊得爽”。 但官方文档不会告诉你:Ollama默认监听127.0.0.

深入浅出 B/S 架构:从原理到实践,解锁 Web 应用开发核心

作为一名长期深耕开发领域的技术人,我们每天打交道的网页、管理系统、在线工具,几乎都构建在 B/S 架构 之上。它凭借跨平台、易维护、低成本的优势,成为互联网时代应用开发的主流范式。本文将从核心概念、架构原理、技术栈选型到实战案例,带你全面吃透 B/S 架构。 一、B/S 架构是什么?定义与核心特征 B/S 架构,全称 Browser/Server(浏览器 / 服务器)架构,是一种基于互联网的分布式计算架构。它的核心逻辑是:客户端仅需安装浏览器,所有业务逻辑、数据存储、计算处理均在服务器端完成,浏览器通过 HTTP/HTTPS 协议与服务器交互,实现数据的请求与展示。 1.1 与 C/S