知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j-编程知识

知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j

文章目录

- - - 安装py2neo
    - 创建节点-连线关系图
    - 导入csv文件
    - 删除重复节点并连接边

安装py2neo

安装python中的neo4j操作库：pip install py2neo
安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。

图数据库Neo4j中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。

也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Node ）和节点之间的关系：边（Relationship ），如果节点存在附加属性，可以再给结点附上一些属性。

注意：在我们用python的时候我们必须启动Neo4j。如图所示，点击connect进行连接。

在这里插入图片描述

创建节点-连线关系图

下面我们就创建三个结点，每个结点有两个属性，两结点之间有一个关系。

from py2neo import Graph, Node, Relationship
# 连接neo4j数据库，输入地址、用户名、密码
graph = Graph("http://localhost:7474", name="neo4j", password='xxx')
graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息# 创建结点
node1 = Node('person', name = 'chenjianbo')   #该结点语义类型是person  结点名字是chenjianbo  也是它的属性
node2 = Node('major',name = 'software')       #该结点语义类型是major  结点名字是software  也是它的属性
node3 = Node('person',name = 'bobo')          #该结点语义类型是person  结点名字是bobo   也是它的属性#给结点node1 添加一个属性 age
node1['age'] = 18
#给结点node2 添加一个属性 college
node2['college'] = 'software college'
#给结点node3 添加一个属性 sex
node3['sex'] = '男'#把结点实例化 在Neo4j中显示出来
graph.create(node1)
graph.create(node2)
graph.create(node3)
# 创建关系
maojor = Relationship(node1, '专业', node2)
friends = Relationship(node1, '朋友', node3)
maojor1 = Relationship(node3, '专业', node2)
#把关系实例化 在Neo4j中显示出来
graph.create(maojor)
graph.create(maojor1)
graph.create(friends)

在这里插入图片描述

导入csv文件

该网站有大量汇总的知识图谱数据集，可供学习使用。
http://openkg.cn/dataset

在这里插入图片描述

周杰伦歌曲知识数据集csv，应用三元组的形式将歌曲、歌手和所属专辑联系在一起。

在这里插入图片描述

dataframe格式读入数据

import pandas as pddf = pd.read_csv('relation.csv',index_col=0)df

	Column1	Column2	Column3
id			
1	Dare for more	周杰伦	歌手
2	Dare for more	蔡依林	歌手
6	Mine Mine	惊叹号	所属专辑
7	Now You See Me	周杰伦	歌手
8	Now You See Me	方文山	作词
...	...	...	...
624	最后的战役	周杰伦	歌手
625	最后的战役	方文山	作词
626	最后的战役	八度空间	所属专辑
627	最长的电影	周杰伦	歌手
628	最长的电影	我很忙	所属专辑

使用py2neo向neo4j添加节点和边

graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息for index,row in df.iterrows():node1 = Node('person',name=row[0])node2 = Node('person',name=row[1])graph.create(node1)graph.create(node2)each = Relationship(node1, row[2], node2)graph.create(each)

在这里插入图片描述
这样生成的知识图谱只是简单的节点-边的关系，存在大量冗余的实体entity。

可以通过neo4j的删除方法将重复节点进行删除，之后将边重新连接。

删除重复节点并连接边

查询重复节点，如果有重复节点就不create。这样节点和边全部联系在一起，形成完整的没有冗余的知识图谱。

目前的缺点是节点Node的命名都是以person命名，所以节点暂时没有区分。

graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息
from py2neo import NodeMatcher
entity = []for index,row in df.iterrows():if row[0] not in entity:entity.append(row[0])node1 = Node('person',name=row[0])graph.create(node1)else:node_matcher = NodeMatcher(graph) node1 = list(node_matcher.match('person').where(name=row[0]))[0]print(node1)if row[1] not in entity:entity.append(row[1])  node2 = Node('person',name=row[1])graph.create(node2)else:node_matcher = NodeMatcher(graph) node2 = list(node_matcher.match('person').where(name=row[1]))[0]print(node2)each = Relationship(node1, row[2], node2)graph.create(each)