Python把csv数据导入到Neo4j。

首先，我们要明白csv文件是个啥。csv文件就像一个表格，里面有很多行和列，每行是一条记录，每列是一个字段，比如一个csv文件里记录了学生的信息，第一列是学号，第二列是姓名，第三列是班级，每一行就代表一个学生的信息。

Neo4j是一个图数据库，它里面的数据是用节点和关系来表示的，节点就像一个个小球，关系就像连接小球的线。比如用Neo4j来表示学生和班级的关系，学生是一个节点，班级也是一个节点，然后用一条线把学生节点和班级节点连起来，这条线就表示学生属于这个班级。

那怎么用Python把csv数据导入到Neo4j呢？大致步骤是这样的：

• 安装必要的库

• 首先得安装Python的`py2neo`库，这个库能帮我们和Neo4j数据库打交道。安装方法很简单，在命令行里输入`pip install py2neo`就行。

• 连接Neo4j数据库

• 用`py2neo`库里的`Graph`类来连接Neo4j。就像你给Neo4j打了个电话，告诉它你要开始干活了。代码大概是这样：

```python

   from py2neo import Graph

   graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "你的密码"))

   ```

这里的`bolt://localhost:7687`是Neo4j的地址，`neo4j`是用户名，“你的密码”就是你设置的密码。

• 读取csv文件

• 用Python的`csv`库来读取csv文件。就像你把csv文件里的内容都倒进一个桶里，方便后面用。代码示例：

```python

   import csv

   with open("你的csv文件路径.csv", "r", encoding="utf-8") as file:

       reader = csv.reader(file)

       for row in reader:

           print(row)  # 这里先打印出来看看，后面会用这些数据

   ```

• 创建节点和关系

• 还是拿学生和班级举例。假设csv文件里第一列是学号，第二列是姓名，第三列是班级。我们先创建学生节点和班级节点，然后再建立他们之间的关系。

• 创建节点的代码大概这样：

```python

     from py2neo import Node

     for row in reader:

         student_node = Node("Student", 学号=row[0], 姓名=row[1])

         class_node = Node("Class", 班级=row[2])

         graph.create(student_node)

         graph.create(class_node)

     ```

这里`"Student"`和`"Class"`是节点的标签，就像给节点贴了个标签，方便区分不同类型的节点。`学号=row[0]`是把csv文件里第一列的数据赋值给学生节点的学号属性，其他类似。

• 创建关系的代码：

```python

     from py2neo import Relationship

     for row in reader:

         class_node = graph.nodes.match("Class", 班级=row[2]).first()

         rel = Relationship(student_node, "属于", class_node)

         graph.create(rel)

     ```

先用`match`方法在数据库里找到对应的节点，然后用`Relationship`类创建关系，`"属于"`是关系的类型，最后用`graph.create(rel)`把关系添加到数据库里。

通过上面这些步骤，就把csv文件里的数据导入到Neo4j里了。这个过程就像是你把csv文件里的信息，按照一定的规则，重新整理包装后，放到Neo4j这个大仓库里，方便以后用图的方式来分析这些数据。