我有这个数据集里面包含关系和实体，我该怎么构造知识图谱，请写个代码

构造知识图谱通常涉及到数据预处理、实体识别、关系抽取以及图谱存储。这里给出一个简化版的Python代码示例，使用networkx库来创建基本的知识图谱：
import pandas as pd
import networkx as nx

# 假设你有一个pandas DataFrame，名为df_data，其中包含两列：entity和relation
# entity是实体名称，relation是实体间的关系
data_df = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为你的真实数据集路径

# 创建空的有向图
knowledge_graph = nx.DiGraph()

# 遍历数据集
for index, row in data_df.iterrows():
# 提取实体和关系
source = row['entity']
relation = row['relation']

# 添加边到图谱
knowledge_graph.add_edge(source, target=relation)

# 输出前几条边检查是否正确
for edge in knowledge_graph.edges(data=True):
print(f"{edge[0]} -> {edge[1]} ({edge[2]['weight'] if 'weight' in edge[2] else ''})")

# 存储图谱，例如使用pickle或neo4j等数据库
nx.write_gpickle(knowledge_graph, 'knowledge_graph.pkl')
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