解释代码 t1 = pd.read_csv("rel.csv") t1['sub_type'] = '名人' t1['obj_type'] = '名人' t1['rel_type'] = t1['rel_name'] g = Graph( "http://127.0.0.1:7474", auth=("neo4j", "123456")) g.delete_all() is_create = [] for index, i in t1[['sub_type', 'sub_name']].iterrows(): if i['sub_name'] not in is_create: is_create.append(i['sub_name']) node = Node(i['sub_type'], name=i['sub_name']) g.create(node) for index, i in t1[['obj_type', 'obj_name']].iterrows(): if i['obj_name'] not in is_create: is_create.append(i['obj_name']) node = Node(i['obj_type'], name=i['obj_name']) g.create(node)

这段代码用于将一个CSV文件中的数据导入到Neo4j数据库中，其中CSV文件中的每一行表示一个关系，包括关系的主语、宾语和关系类型。具体的解释如下：

1. 首先使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，并将其存储在变量 t1 中。

2. 接着，将变量 t1 中的每一行数据中的 sub_type 和 obj_type 字段设置为 '名人'，将 rel_type 字段设置为 rel_name 字段的值，即将数据转换为适合导入到 Neo4j 数据库中的格式。

3. 然后，使用 py2neo 库中的 Graph 类创建一个 Neo4j 数据库连接，并清空该数据库中的所有数据。

4. 接下来，使用一个列表 is_create 来记录已经创建的节点，避免重复创建。然后，使用 t1[['sub_type', 'sub_name']] 获取 sub_type 和 sub_name 两个字段的数据，并使用 iterrows() 方法逐行遍历数据。对于每一行数据，如果该行数据中的 sub_name 字段没有在 is_create 列表中出现过，则将其添加到 is_create 列表中，并使用 py2neo 库中的 Node 类创建一个节点，并使用 create() 方法将其添加到 Neo4j 数据库中。

5. 最后，使用 t1[['obj_type', 'obj_name']] 获取 obj_type 和 obj_name 两个字段的数据，并使用类似的方法将其添加到 Neo4j 数据库中。

总的来说，这段代码实现了将 CSV 文件中的数据导入到 Neo4j 数据库中的功能。