from py2neo import * graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111')) graph.delete_all() import csv row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'], [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'], [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'], [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'], [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'], [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'], [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'], [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'], [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],] with open('data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(row_list) print("输入完成") with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) print(data[1]) # 测试 for i in range(1, len(data)): node = Node('person', id=data[i][0], name=data[i][1], age=data[i][2]) relation = Node('address', name=data[i][4]) relation1 = Node('sex', name=data[i][3]) graph.create(node) graph.merge(relation, 'address', 'name') graph.merge(relation1, 'sex', 'name') address = Relationship(node, '居住地', relation) sex = Relationship(node, '性别', relation1) graph.create(address) graph.create(sex) print("创建成功")

这段代码使用了Python的py2neo库连接到了本地运行的Neo4j图数据库，并使用CSV文件作为数据源创建了节点和关系。具体来说，代码首先删除了Neo4j中的所有节点和关系，然后将一组数据写入了名为data.csv的CSV文件中。接下来，代码读取CSV文件的内容并将每一行数据转化为一个节点和两个关系，并将它们创建到了Neo4j数据库中。

其中，每个节点都被赋予了标签（label）“person”，并包含了id、name和age三个属性；每个关系都被赋予了类型（type）“居住地”或“性别”，并连接了相应的节点和具有相同名称属性的“address”或“sex”节点。最后，代码输出了“创建成功”表示节点和关系创建完成。

相关问题

graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "neo4j"))信息应该从哪里获取

在使用py2neo库连接Neo4j数据库时，您需要提供连接字符串和凭据。连接字符串应该包含Neo4j数据库的协议（例如http或bolt）、主机名和端口号。凭据应该包含用户名和密码。

默认情况下，Neo4j数据库的用户名是"neo4j"，密码是"neo4j"。如果您没有更改过这些凭据，则可以使用这些默认值来连接Neo4j数据库。如果您更改了凭据，请使用更改后的用户名和密码。

如果您不确定Neo4j数据库的凭据，请尝试使用默认凭据。您可以在Neo4j数据库的安装目录中找到配置文件，其中包含有关数据库的详细信息，包括凭据。您还可以在Neo4j数据库的Web界面中找到凭据信息。在浏览器中打开Neo4j数据库的Web界面（默认情况下，它位于http://localhost:7474），然后单击"连接"按钮。在连接对话框中，您将看到用户名和密码字段。

如何在这串代码的基础实现添加3个新的excel表格进去from py2neo import * graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111')) graph.delete_all() import csv row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'], [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'], [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'], [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'], [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'], [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'], [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'], [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'], [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'], [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],] with open('data.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(row_list) print("输入完成") with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) print(data[1]) # 测试

可以通过以下步骤添加新的Excel表格：

1. 在代码所在的目录下创建新的Excel文件，例如 `data2.xlsx`、`data3.xlsx`。

2. 将新的数据写入新的Excel文件中，可以使用 `pandas` 库读取数据并将数据写入Excel文件中，也可以使用 `openpyxl` 库直接读写Excel文件。

3. 在代码中使用 `csv` 或其他适当的库读取新的Excel文件，并将其数据写入Neo4j数据库中。具体实现可参考以下示例代码：

from py2neo import *
import csv

# 创建图数据库连接
graph = Graph("http://localhost:7474", auth=('neo4j', 'zcy111111'))
graph.delete_all()

# 添加第一个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [0, 'John', '23', 'man', 'Beijing'],
           [1, 'Bob', '23', 'man', 'Shanghai'],
           [2, 'Ben', '23', 'man', 'Shanghai'],
           [3, 'Mike', '23', 'man', 'Beijing'],
           [4, 'John', '23', 'man', 'Beijing'],
           [5, 'Robert J', '23', 'man', 'Beijing'],
           [6, 'Zhangsan', '23', 'man', 'ShanDong'],
           [7, 'Lisisi', '23', 'man', 'ShanDong'],
           [8, 'Liuyiyi', '23', 'man', 'Beijing'],
           [9, 'Heyi', '23', 'man', 'JiangSu'],]

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第一个Excel表格已添加")

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第一个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")

# 添加第二个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [10, 'Lucy', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [11, 'Lily', '24', 'woman', 'Shanghai'],
           [12, 'Sophie', '24', 'woman', 'Shanghai'],
           [13, 'Emily', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [14, 'Lucy', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [15, 'Kate', '24', 'woman', 'Beijing'],
           [16, 'Wangwu', '24', 'man', 'ShanDong'],
           [17, 'Zhaoliu', '24', 'man', 'ShanDong'],
           [18, 'Sunqi', '24', 'man', 'Beijing'],
           [19, 'Zhangsan', '24', 'man', 'JiangSu'],]

with open('data2.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第二个Excel表格已添加")

with open('data2.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第二个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")

# 添加第三个Excel表格
row_list =[['id', 'name', 'age', 'sex', 'address'],
           [20, 'Tom', '25', 'man', 'Beijing'],
           [21, 'Jerry', '25', 'man', 'Shanghai'],
           [22, 'Jack', '25', 'man', 'Shanghai'],
           [23, 'Alice', '25', 'woman', 'Beijing'],
           [24, 'Tom', '25', 'man', 'Beijing'],
           [25, 'Jenny', '25', 'woman', 'Beijing'],
           [26, 'Zhangsan', '25', 'man', 'ShanDong'],
           [27, 'Lisi', '25', 'man', 'ShanDong'],
           [28, 'Wangwu', '25', 'man', 'Beijing'],
           [29, 'Lucy', '25', 'woman', 'JiangSu'],]

with open('data3.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(row_list)

print("第三个Excel表格已添加")

with open('data3.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    for row in reader:
        node = Node("Person", id=row[0], name=row[1], age=row[2], sex=row[3], address=row[4])
        graph.create(node)

print("第三个Excel表格数据已写入Neo4j数据库")