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

可以使用py2neo库连接Neo4j数据库并创建节点和关系。

以下是一个可能的实现方式：

from py2neo import Graph, Node, Relationship
import csv

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "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]
        # 创建实体节点
        node1 = Node("Entity", name=entity1)
        node2 = Node("Entity", name=entity2)
        graph.merge(node1, "Entity", "name")
        graph.merge(node2, "Entity", "name")
        # 创建关系边
        rel = Relationship(node1, relationship, node2)
        graph.create(rel)

在这个示例中，我们使用py2neo库连接Neo4j数据库并打开CSV文件。在每个数据行中，我们从前两列中提取实体名称，从第三列中提取关系。然后，我们使用py2neo库创建实体节点和关系边，使用merge方法确保节点不会重复创建。

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。