csv数据格式：
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head_entity,relation,tail_entity
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,β-胡萝卜素
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,丁基羟基茴香醚
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,丙二醇脂肪酸酯
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,二丁基羟基甲苯
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,双乙酰酒石酸单双甘油酯
02.02类以外的脂肪乳化制品，包括混合的和（或）调味的脂肪乳化制品,允许添加,司盘类[包括山梨醇酐单月桂酸酯
python代码
cpp
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from neo4j import GraphDatabase
import pandas as pd
# 1. 读取三元组数据
csv_path = "aaa.csv" # cvs文件路径
df = pd.read_csv(csv_path)
# 2. 连接 Neo4j
uri = "bolt://localhost:7687" # 本地部署
username = "neo4j"
password = "****" # ⚠️ 替换为你自己的neo4j密码
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))
# 3. 执行 Cypher 创建节点和关系
def create_graph(tx, head, relation, tail):
query = (
"MERGE (h:Entity {name: $head}) "
"MERGE (t:Entity {name: $tail}) "
"MERGE (h)-[r:`" + relation + "`]->(t)"
)
tx.run(query, head=head, tail=tail)
with driver.session() as session:
for idx, row in df.iterrows():
head = str(row["head_entity"])
relation = str(row["relation"])
tail = str(row["tail_entity"])
session.write_transaction(create_graph, head, relation, tail)
driver.close()
print("数据导入完成 ✅")