neo4j-python-pandas-py2neo-v3 利用pandas将excel中数据抽取,以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱 Neo4j知识图谱构建 1.运行环境: python3.6.5 windows10 具体包依赖可以参考文件requirements.txt pip install -r requirements.txt 2.Pandas抽取excel数据 Excel数据结构如下 通过函数data_extraction和函数relation_extrantion

什么是Neo4j?   Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库(Graph Database),它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.   作为图形数据库,Neo4j最让人惊喜的功能就是它可以直观地展示图,也就是节点与节点之间的关系,当然,它还有其它的优势,比如: 很容易表示连接的数据

更多有趣项目及代码见于:DesertsX/gulius-projects 前言 本文将带你用 neo4j 快速实现一个明星关系图谱,因为拖延的缘故,正好赶上又一年的4月1日,于是将文中的几个例子顺势改成了"哥哥"张国荣.正所谓"巧妇难为无米之炊",本次爬取娱乐圈_专业的娱乐综合门户网站下属"明星"页的"更多明星"里所有9141条数据. 筛选出个人主页中含"明星关系"的数据,进一步爬取并解析出后续关系图谱所需

下载和安装Neo4j 安装Java JDK 下载Neo4j安装文件 创建系统环境变量 Neo4j配置 配置文档存储在conf目录下,Neo4j通过配置文件neo4j.conf控制服务器的工作.默认情况下,不需要进行任意配置,就可以启动服务器. 核心数据文件的位置 例如,核心数据文件存储的位置,默认是在data/graph.db目录中,要改变默认的存储目录,可以更新配置选项: # The name of the database to mount #dbms.active_database=gra

实体分析 诗名实体 属性 包含:作诗时间,诗名,内容,翻译,背景. 关系 实体1 关系 实体2 诗名 形式 诗词形式 诗名 作者 诗人 诗名 分类 类别 诗名 词牌名 词牌名 诗名 曲牌名 曲牌名 诗名 朝代 朝代 诗人实体 属性 包含:出生时间,头像链接,去世时间,诗词数量,字,号,名字,简介. 关系 实体1 关系 实体2 诗人 好友 诗人 诗人 合称 诗人合称 诗人 轨迹 地点 诗人 写作 诗名 诗人 朝代 朝代 朝代实体 属性 包含:朝代名称(唐宋元明清) 关系 实体1 关系 实体2 朝代

未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" import pandas as pd d = pd.date_range(', periods=7) aList = list(range(1,8)) df = pd.DataFrame(aList, index=d, columns=[' ']) df.index.name = 'val

最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,

  字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字判断一个字符串是否包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法判断一个子字符串的位置: index()方法和find()方法的区别是:如果不包含子字符串,index()会抛出一个异常,而find()会返回-1. c

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.

使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求. 示例如下: In [3]: df = pd.DataFrame([['GD

本例:neo4j-enterprise-2.3.1版本 neo4j默认安装是开启访问密码验证 可以发现,在conf/下的neo4j-server.properties配置文件 # Require (or disable the requirement of) auth to access Neo4j dbms.security.auth_enabled=true true:代表访问时启用安全认证 改成false则表示访问数据时不进行认真 开启如下webserver表示对外提供ip和端口访问 #

Neo4j 使用cypher语言进行操作 Cypher语言是在学习Neo4j时用到数据库操作语言(DML),涵盖对图数据的增删改查  neo4j数据库简单除暴理解的概念: Neo4j中不存在表的概念,只有两类:节点(Node)和关联(Relation),可以简单理解为图里面的点和边.在数据查询中,节点一般用小括号(),关联用中括号[].当然也隐含路径的概念,是用节点和关联表示的,如:(a)-[r]->(b),表示一条从节点a经关联r到节点b的路径.  备份Neo4j的数据: )停掉数据库. )备

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6