一、获取数据集
1.1 获取数据集
准备《我是刑警》的人物关系数据集资源。

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 选择确认

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

综述由AI生成使用 Python 将 CSV 数据导入 Neo4j 图数据库的完整流程。主要步骤包括:准备 UTF-8 格式的数据集,创建并启动 Neo4j 数据库,配置 Python 环境并安装依赖(如 neo4j, pandas, py2neo),编写代码连接数据库,读取 CSV 数据,提取节点与关系信息,最后将节点和关系写入 Neo4j。文中还解决了常见的 Unicode 编码错误问题。通过该教程,可实现结构化数据向图数据的转换。

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match(n) return n;





检查是否导入了 neo4j、pandas、py2neo


pip install neo4j-python-driver pandas py2neo

其中的密码是你刚刚建立的 Neo4j 密码,此处只需要修改该密码就可以了

其中地址需要改变,其它地方都不用变
运行结果如下

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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