用 Python 把 CSV 导进 Neo4j

先跑一句看看库里是不是空的：

match(n) return n;

创建 Python 项目

新建一个包来放项目代码。

再创建项目。

依赖先确认一下，别等运行时报错才回头找包。

检查依赖

在 File - Settings 里找到 Project:PythonProject - Python Interpreter。

确认已经装了 neo4j、pandas、py2neo。

打开 Terminal 安装依赖：

pip install neo4j-python-driver pandas py2neo

连接 Neo4j

先做一个连接测试。密码里的 123456 换成你自己的就行。

接着导入数据集。路径要改成你自己的，其他地方先别动。

处理完数据后，结果应该能正常打印出来。

写入节点和关系

先把三元组整理出来，后面建关系会更直接。

# 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)

然后把节点导进去。这里直接按 人物 建点。

# 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)

跑完后，可以回 Neo4j 里看一下节点有没有进来。

关系的导入逻辑也不复杂：先通过 NodeMatcher 找到两端节点，再创建 Relationship。

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)

再检查一次图数据库里的结果。

遇到的 Bug

导入时如果碰到下面这个错误：

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

原因通常很直接：CSV 文件不是 UTF-8 编码。

解决办法也就是前面那一步，把文件重新另存为 UTF-8。流程不复杂，但这类问题很容易在最后才暴露出来，排查时先看编码，省时间。