Neo4j知识图谱构建：利用Pandas和Py2neo加载Excel数据
项目描述
本项目旨在利用Python中的Pandas库和Py2neo库，将Excel文件中的数据抽取并以三元组的形式加载到Neo4j数据库中，从而构建相关的知识图谱。通过这种方式，用户可以轻松地将结构化数据转换为知识图谱，便于进一步的数据分析和可视化。
主要功能
- 数据抽取：使用Pandas库从Excel文件中抽取数据，并将其转换为DataFrame格式。
- 三元组构建：通过自定义函数
data_extraction和relation_extrantion，将抽取的数据转换为三元组形式，便于加载到Neo4j数据库中。 - 知识图谱构建：利用Py2neo库将三元组数据加载到Neo4j数据库中，构建知识图谱。
运行环境
- Python版本：3.6.5
- 操作系统：Windows 10
依赖包
项目所需的Python包依赖项可以在requirements.txt文件中找到。请使用以下命令安装所有依赖包：
pip install -r requirements.txt
数据结构
Excel文件中的数据结构如下：
- 节点数据：通过
data_extraction函数抽取。 - 联系数据：通过
relation_extrantion函数抽取。
主要文件
- invoice_neo4j.py：包含数据抽取和三元组构建的主要逻辑。
- DataToNeo4jClass.py：负责将构建好的三元组数据加载到Neo4j数据库中。
更新日志
- 2019.2.15：更新了
neo4j_matrix，优化了数据加载和知识图谱构建的效率。
使用说明
- 确保已安装所有依赖包。
- 运行
invoice_neo4j.py文件，开始数据抽取和三元组构建。 - 运行
DataToNeo4jClass.py文件，将三元组数据加载到Neo4j数据库中，完成知识图谱的构建。
注意事项
- 请确保Excel文件的格式与代码中的预期格式一致，否则可能会导致数据抽取失败。
- 在加载数据到Neo4j数据库之前，请确保Neo4j服务已启动并配置正确。
通过本项目，您可以轻松地将Excel数据转换为知识图谱，为后续的数据分析和可视化提供强大的支持。