将excel数据转换成RDF数据的python代码

您好！关于将Excel数据转换成RDF数据的Python代码，我可以为您提供以下的代码示例：

import pandas as pd
from rdflib import Graph, Namespace, Literal, URIRef
from rdflib.namespace import RDF, RDFS

# 创建RDF图
g = Graph()
onto = Namespace('http://www.example.org/ontologies/excel#')
g.bind('onto', onto)

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 映射数据到RDF三元组
for index, row in df.iterrows():
    subject = URIRef(onto[row['Subject']])
    predicate = URIRef(onto[row['Predicate']])
    obj = Literal(row['Object'])
    g.add((subject, predicate, obj))

# 存储RDF图到文件
g.serialize('example.rdf', format='xml')

这段代码可以使用pandas库来加载Excel文件，并使用rdflib库将数据映射到RDF三元组中，最终输出为RDF/XML格式文件。希望能对您有所帮助！

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使用命令行为电影rdf turtle数据提供8000端口支持的sparql查询服务的python的代码

您可以使用`SPARQLWrapper`库来连接到Fuseki服务器并执行SPARQL查询。以下是一个简单的Python代码示例：

from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON

# 连接到Fuseki服务器
sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:8000/movies")

# 设置查询语句
query = """
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX dbr: <http://dbpedia.org/resource/>
PREFIX dbo: <http://dbpedia.org/ontology/>

SELECT ?movie ?title ?director
WHERE {
    ?movie rdf:type dbo:Film ;
           rdfs:label ?title ;
           dbo:director ?director .
    FILTER (langMatches(lang(?title), "en"))
}
LIMIT 10
"""

# 设置返回格式为JSON
sparql.setReturnFormat(JSON)

# 执行查询
sparql.setQuery(query)
results = sparql.query().convert()

# 解析结果
for result in results["results"]["bindings"]:
    print(f"{result['title']['value']} directed by {result['director']['value']}")

上述代码将连接到您在本地启动的Fuseki服务器，执行一个简单的SPARQL查询，并将结果打印在控制台上。您可以根据自己的需求修改查询语句。