知识图谱-用python操纵neo4j数据库-以高速收费站记录为例

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了知识图谱-用python操纵neo4j数据库-以高速收费站记录为例，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4746字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

1.数据

首先我们来看看数据是什么样子的

这个数据实际上能做很多事情，但是本文主要重点主要是弄懂如何用python来建立neo4j数据库中的结点和关系，以后换了场景只需要在本文代码上结合neo4j官方文档进行修改即可。

2.环境

python3.8
neo4j.4.1.3

所需库：
pip install py2no ==5.0b1 #注意版本不低于此版本
pip install pandas

3.链接模块编写（模块名称：DataToNeo4jClass）

本文将必要的注释都写在了代码段中，所以这里直接给出代码

# _*_ coding: utf-8 _*_

from py2neo import Node, Graph, Relationship, NodeMatcher


class DataToNeo4j(object):
    """将excel中数据存入neo4j"""

    def __init__(self):
        """建立连接"""
        link = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="admin")#改成你自己的用户名和密码
        self.graph = link
        # self.graph = NodeMatcher(link)
        # 定义label
        self.buy = 'buy'
        self.sell = 'sell'
        self.graph.delete_all()
        self.matcher = NodeMatcher(link)

        """
        node3 = Node('animal' , name = 'cat')
        node4 = Node('animal' , name = 'dog')  
        node2 = Node('Person' , name = 'Alice')
        node1 = Node('Person' , name = 'Bob')  
        r1 = Relationship(node2 , 'know' , node1)    
        r2 = Relationship(node1 , 'know' , node3) 
        r3 = Relationship(node2 , 'has' , node3) 
        r4 = Relationship(node4 , 'has' , node2)    
        self.graph.create(node1)
        self.graph.create(node2)
        self.graph.create(node3)
        self.graph.create(node4)
        self.graph.create(r1)
        self.graph.create(r2)
        self.graph.create(r3)
        self.graph.create(r4)
        """

    def create_node(self, node_buy_key, node_sell_key):
        """建立节点"""
        for name in node_buy_key:
            buy_node = Node(self.buy, name=name)
            self.graph.create(buy_node)
        for name in node_sell_key:
            sell_node = Node(self.sell, name=name)
            self.graph.create(sell_node)

    def create_relation(self, df_data):
        """建立联系"""
        m = 0
        for m in range(0, len(df_data)):
            try:
                print(list(self.matcher.match(self.buy).where("_.name=" + "'" + df_data['buy'][m] + "'")))
                print(list(self.matcher.match(self.sell).where("_.name=" + "'" + df_data['sell'][m] + "'")))
                rel = Relationship(self.matcher.match(self.buy).where("_.name=" + "'" + df_data['buy'][m] + "'").first(),
                                   df_data['money'][m], self.matcher.match(self.sell).where("_.name=" + "'" + df_data['sell'][m] + "'").first())

                self.graph.create(rel)
            except AttributeError as e:
                print(e, m)

4.数据提取与结点创立（类名称：invoice_neo4j）

# _*_ coding: utf-8 _*_

from dataToneo4jClass.DataToNeo4jClass import DataToNeo4j

import os
import pandas as pd

#pip install py2no ==5.0b1 注意版本不低于此版本

invoice_data=pd.read_excel('./Invoice_data_Demo.xls', header=0)

#print(invoice_data)
#官方文档：https://py2neo.org/v4/index.html
def data_extraction():
    #取出购买方和销售方名称带list

    node_buy_key=[]#建立一个空列表存放购名称
    for i in range(0,len(invoice_data)):
        node_buy_key.append(invoice_data['购买方名称'][i])

    node_sell_key=[]#建立一个空列表存放销售方名称
    for i in range(0,len(invoice_data)):
        node_sell_key.append(invoice_data['销售方名称'][i])

    #去除重复的发票名称
    node_buy_key=list(set(node_buy_key))
    node_sell_key=list(set(node_sell_key))

    #将Value抽出做node
    node_list_value=[]
    for i in range(0,len(invoice_data)):
        for n in range(1,len(invoice_data.columns)):
            #将表头名称invoice_data.colums[i]取出
            node_list_value.append(invoice_data[invoice_data.columns[n]][i])

    #去重
    node_list_value=list(set(node_list_value))

    #将list中的浮点数以及整数类型全部转换为string类型

    node_list_value=[str(i) for i in node_list_value]


    return node_buy_key,node_sell_key,node_list_value


def relation_extraction():
    #联系数据抽取

    links_dict={}
    sell_list=[]
    money_list=[]
    buy_list=[]

    for i in range(0,len(invoice_data)):
        money_list.append(invoice_data[invoice_data.columns[19]][i])  # 金额
        sell_list.append(invoice_data[invoice_data.columns[10]][i])  # 销售方方名称
        buy_list.append(invoice_data[invoice_data.columns[6]][i])  # 购买方名称

    #将数据中的int类型的数据全部变成string类型的
    sell_list = [str(i) for i in sell_list]
    buy_list = [str(i) for i in buy_list]
    money_list = [str(i) for i in money_list]

    # 整合数据，将三个list整合成一个dict
    links_dict['buy'] = buy_list
    links_dict['money'] = money_list
    links_dict['sell'] = sell_list

    # 将数据转成DataFrame
    df_data = pd.DataFrame(links_dict)
    print(df_data)

    return df_data

#relation_extraction()
create_data=DataToNeo4j()
create_data.create_node(data_extraction()[0], data_extraction()[1])
create_data.create_relation(relation_extraction())

强调一下:上面两个代码段，需要将两个文件放在一起，一点一点看懂，虽然有些花时间吗，但是收获不会少，遇到不懂的百度，并创建一个test文件，将不懂的点的demo复制到test文件中运行一下，多打印一些东西，分析下结果就全明白了。

5.结果展示

首先打开cmd执行以下代码将neo4j的服务开起来

 neo4j.bat console

然后运行invoice_neo4j类

然后浏览器访问http://localhost:7474 得到如下结果

6.写在后面

感谢教程：
    知识图谱实战系列（python版），本文在教程代码上进行修改并添加了更多的注释。
本人将项目代码放在了百度网盘：
    链接：https://pan.baidu.com/s/1PibmNxtn9JXT4SVOF4sJ_Q 
    提取码：ghsy 
欢迎一起交流学习：
本人QQ：1518887260

整理于2020年10月31日

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的知识图谱-用python操纵neo4j数据库-以高速收费站记录为例全部内容，希望文章能够帮你解决知识图谱-用python操纵neo4j数据库-以高速收费站记录为例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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