利用python创建知识图谱，实体、实体属性、关系都保存在csv表格中代码

创建知识图谱，实体、实体属性、关系都保存在CSV表格中，可以采用以下步骤：

1. 读取CSV文件：使用Python中的pandas库读取CSV文件，并将其转换为DataFrame格式。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('knowledge_graph.csv')

2. 连接Neo4j数据库：使用Python中的py2neo库连接Neo4j数据库。

from py2neo import Graph

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

3. 创建实体节点：根据CSV文件中的实体和实体属性，在知识图谱中创建对应的节点。

from py2neo import Node

# 创建实体节点
for index, row in df.iterrows():
    entity_node = Node(row['entity'], property1=row['property1'], property2=row['property2'])
    graph.create(entity_node)

4. 创建实体关系边：根据CSV文件中的实体关系，在知识图谱中创建对应的边。

from py2neo import Relationship

# 创建实体关系边
for index, row in df.iterrows():
    start_node = graph.nodes.match(entity=row['start_entity']).first()
    end_node = graph.nodes.match(entity=row['end_entity']).first()
    edge = Relationship(start_node, row['relation'], end_node)
    graph.create(edge)

通过以上步骤，就可以将保存在CSV表格中的实体、实体属性和关系创建到Neo4j知识图谱中。需要注意的是，CSV文件中的实体、属性和关系需要按照一定的格式进行保存，并且在创建节点和边时，也需要根据具体情况进行调整，以保证知识图谱的完整性和准确性。