使用 Python 结合 neo4j-driver 和 py2neo 库将 CSV 文件数据导入 Neo4j 图数据库的完整流程。主要步骤包括准备 UTF-8 格式的 CSV 数据集、安装必要的 Python 依赖（pandas, neo4j-python-driver, py2neo）、配置并启动 Neo4j 服务。通过 Python 脚本读取 CSV 数据，解析人物与关系，初始化节点并创建关系边，最终在 Neo4j Browser 中验证数据导入情况。同时提供了常见编码错误 UnicodeDecodeError 的解决方案。
获取人物关系数据集资源。
match(n) return n;
检查是否导入了 neo4j、pandas、py2neo
pip install neo4j-python-driver pandas py2neo
注意：其中的密码需修改为实际设置的 Neo4j 密码。
注意：请根据实际情况修改文件路径。
执行结果如下
# 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)
#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)
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)
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。
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