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3.3.2 找到“Project:PythonProject”-"Python Interpreter"
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.csdn.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
from py2neo import * import pandas as pd from neo4j import GraphDatabase graph = Graph('http://neo4j:123456@127.0.0.1:7474')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
invoice_data = pd.read_csv("D:/我是刑警.csv", header=0) print(invoice_data.shape)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
peoples = list(set(invoice_data['人物'].astype(str))) people_ties = list(set(invoice_data['关系人物'].astype(str))) people = list(set(peoples).union(set(people_ties))) print(people) # 清除neo4j里面的所有数据 graph.delete_all()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
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