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數據：

購買方名稱	銷售方名稱	金額
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from py2neo import Node, Graph, Relationship, NodeMatcher
import pandas as pd


class DataToNeo4j:
    def __init__(self):
        # 連接數據庫
        link = Graph("http:localhost:7474", username="neo4j", password="rhino1qaz@wsx")
        self.graph = link
        # 建立節點
        self.buy = "buy"
        self.sell = "sell"
        self.graph.delete_all()  # 先清空數據庫
        self.matcher = NodeMatcher(link)  # 然后定義一個matcher

    def create_node(self, node_buy_key, node_sell_key):
        """建立節點"""
        for name in node_buy_key:
            buy_node = Node(self.buy, name=name)
            self.graph.create(buy_node)
        for name in node_sell_key:
            sell_node = Node(self.sell, name=name)
            self.graph.create(sell_node)

    def create_relation(self, df_data):
        """建立聯系"""
        for m in range(0, len(df_data)):
            # print(df_data['buy'][m], df_data['money'][m], df_data['sell'][m])
            rel = Relationship(self.matcher.match(self.buy).where("_.name=" + "'" + df_data['buy'][m] + "'").first(),
                               df_data['money'][m],
                               self.matcher.match(self.sell).where("_.name=" + "'" + df_data['sell'][m] + "'").first())
            self.graph.create(rel)


class Processor:
    def __init__(self, path):
        self.invoice_data = pd.read_excel(path, header=0)

    def node_extraction(self):
        # 取出購買方名稱到list
        node_buy_key = self.invoice_data['購買方名稱'].tolist()

        node_sell_key = self.invoice_data['銷售方名稱'].tolist()

        # 去除重復的發票名稱
        node_buy_key = list(set(node_buy_key))
        node_sell_key = list(set(node_sell_key))

        return node_buy_key, node_sell_key

    def relation_extraction(self):
        """聯系數據抽取"""

        links_dict = {}
        sell_list = []
        money_list = []
        buy_list = []

        for i in range(0, len(self.invoice_data)):
            money_list.append(self.invoice_data[self.invoice_data.columns[19]][i])  # 金額
            sell_list.append(self.invoice_data[self.invoice_data.columns[10]][i])  # 銷售方方名稱
            buy_list.append(self.invoice_data[self.invoice_data.columns[6]][i])  # 購買方名稱

        # 將數據中int類型全部轉成string
        sell_list = [str(i) for i in sell_list]
        buy_list = [str(i) for i in buy_list]
        money_list = [str(i) for i in money_list]

        # 整合數據，將三個list整合成一個dict
        links_dict['buy'] = buy_list
        links_dict['money'] = money_list
        links_dict['sell'] = sell_list
        # 將數據轉成DataFrame
        df_data = pd.DataFrame(links_dict)
        return df_data


if __name__ == '__main__':
    # dataToNeo4j = DataToNeo4j()
    path = './Invoice_data_Demo.xls'
    processor = Processor(path)
    node_buy_key, node_sell_key = processor.node_extraction()
    print(node_buy_key)
    print(node_sell_key)
    df_data = processor.relation_extraction()
    dataToNeo4j = DataToNeo4j()
    dataToNeo4j.create_node(node_buy_key, node_sell_key)
    dataToNeo4j.create_relation(df_data)

結果：

參考

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