python将前两列是实体第三列是关系的csv文档批量利用neo4j创建成知识图谱关系代码

首先，你需要使用Python的CSV模块读取CSV文件中的数据。然后，你需要将实体和关系分别保存到Neo4j中。以下是一个可能的实现方式：

from neo4j import GraphDatabase
import csv

# 连接Neo4j数据库
uri = "bolt://localhost:7687"
username = "neo4j"
password = "password"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    # 遍历每一行数据
    for row in reader:
        # 从行数据中提取实体和关系
        entity1 = row[0]
        entity2 = row[1]
        relationship = row[2]
        # 创建Neo4j会话
        with driver.session() as session:
            # 创建实体节点
            result1 = session.run("MERGE (n:Entity {name: $name})", name=entity1)
            result2 = session.run("MERGE (n:Entity {name: $name})", name=entity2)
            # 创建关系边
            result3 = session.run("MATCH (a:Entity {name: $name1}), (b:Entity {name: $name2}) CREATE (a)-[r:RELATIONSHIP {name: $name3}]->(b)",
                                  name1=entity1, name2=entity2, name3=relationship)

在这个示例中，我们使用Neo4j Python驱动程序与Neo4j数据库进行交互。我们打开CSV文件并使用Python的CSV模块读取其中的数据。在每个数据行中，我们从前两列中提取实体，从第三列中提取关系。然后，我们使用Neo4j会话创建实体节点和关系边，使用Cypher查询语言的MERGE和CREATE语句创建节点和边。最后，我们使用Python的with语句确保会话正确关闭。

请注意，此示例假定CSV文件中的实体和关系均为字符串，如果你的实体或关系包含引号或其他特殊字符，可能需要进行转义或其他处理。此外，如果你的CSV文件非常大，可能需要分批处理数据，以避免内存问题。