py2neo导入csv

在py2neo中，可以使用`cypher`模块来导入CSV文件。以下是一个示例代码：

from py2neo import Graph, cypher

graph = Graph()

query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///data.csv" AS line
CREATE (:Person {name: line.name, age: toInt(line.age)})
"""

cypher.run(graph, query)

在上面的代码中，我们首先创建一个`Graph`对象，然后定义一个Cypher查询，该查询使用`LOAD CSV`命令从名为`data.csv`的CSV文件中加载数据。该文件应该位于当前工作目录下。该查询将每行数据创建为一个`Person`节点，并将`name`和`age`属性设置为CSV文件中的对应列值。最后，我们使用`cypher.run`函数执行该查询。

相关问题

py2neo导入csv遍历

要在py2neo中导入CSV文件并遍历结果，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用py2neo的Graph对象创建一个连接到Neo4j数据库的实例：

from py2neo import Graph

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password"))

2. 然后，使用py2neo的cypher方法执行Cypher查询语句，该语句将CSV文件导入Neo4j数据库：

query = '''
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///path/to/file.csv" AS row
CREATE (:Node {id: row.id, name: row.name})
'''

graph.cypher.execute(query)

在此查询中，使用LOAD CSV语句将CSV文件加载到Neo4j数据库中。使用WITH HEADERS选项，指定CSV文件的第一行包含标题行。然后，使用AS子句将每一行指定为row变量，并使用CREATE语句将每一行作为一个节点添加到数据库中。

3. 最后，使用py2neo的cypher方法执行Cypher查询语句，该语句遍历节点并输出它们的属性：

query = '''
MATCH (n:Node)
RETURN n.id, n.name
'''

results = graph.cypher.execute(query)

for row in results:
    print(row["n.id"], row["n.name"])

在此查询中，使用MATCH语句匹配所有具有Node标签的节点。然后，使用RETURN语句返回每个节点的id和name属性。最后，使用py2neo的execute方法执行查询并遍历结果。在每一行中，使用属性名称作为字典键来访问节点属性。

mysql导入neo4j py2neo

要将MySQL的数据导入到Neo4j中，可以使用Py2neo库。以下是大致的步骤：

1. 首先，你需要将MySQL的数据导出为CSV文件。

2. 然后，使用Py2neo库连接到Neo4j数据库。

3. 创建节点和关系。

4. 使用`LOAD CSV`命令将CSV文件导入到Neo4j中。

以下是一个简单的示例代码，可以将MySQL的数据导入到Neo4j中：

from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接到Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 创建节点和关系
person = Node("Person", name="John")
company = Node("Company", name="XYZ")
worked_at = Relationship(person, "WORKED_AT", company)

# 创建索引
graph.schema.create_index("Person", "name")
graph.schema.create_index("Company", "name")

# 使用LOAD CSV命令将CSV文件导入到Neo4j中
query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///data.csv" AS row
MERGE (p:Person {name: row.name})
MERGE (c:Company {name: row.company})
MERGE (p)-[:WORKED_AT]->(c)
"""

graph.run(query)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据你的数据结构和需求进行修改。同时，也需要确保你的CSV文件格式正确，并且Neo4j数据库已经启动。