如何用Python做数据分析,python导入excel 数据分析

　　说到neo4j的批量导入数据，我想你一定会想到如下几点：

　　导入工具加载python/java的fileneo4j驱动程序…前两种必须要数据文件存在文件系统才可以执行。

　　但是如果你的数据是以流数据的形式持续获取的呢？

　　这时候会选择大蟒或者爪哇岛来进行实时的数据节点的导入。

　　也许你使用过大蟒的py2neo，然后发现导入节点的速度特别慢。

　　这里就告诉你解决方案：批量导入不重复合并

　　定义添加名称(项目，发送):对于项目中的数据：tx.append(语句_c，数据)tx。进程()def main():带有打开的(./raw.csv ， r )as f:content=f . readlines()items=[]for index，c in enumerate(content):print( { } .format(index))c=c . strip()Person _ name，company_name，visit_time=c.split(，)data={ Person _ name :Person _ name， company_name: company_name， visit_time: visit_time，} items。如果index % 1000==0:tx=graph，则追加(数据)。begin()add _ names(items，tx)items=[]tx。commit()if _ _ name _ _= _ _ main _ _ :s=time。time()statement _ c= 合并(节点1:Person耗时：{}s .格式（英-西))如何加快节点的导入？

　　如果你使用了兆欧表进行导入节点，你可以先建立索引：

　　在以下位置创建索引：公司（名称);在以下位置创建索引：人员（姓名);然后你会发现导入变得特别快。

　　通过大蟒建立索引参考链接：

　　图表。模式。create _ index(公司，帐户_id )具体代码就不解读了，有问题可以在下面留言。

　　这里的合并语句是参考：https://堆栈溢出。com/questions/35381968/cypher-node-already-exists-issue-with-merge

　　大蟒代码参考：https://py 2 neo。org/2.0/cypher。html # py 2 neo。塞弗。赛弗交易。过程

　　Neo4j python驱动1.6:https://neo4j。com/docs/API/python-driver/1.7-preview/index。html？突出显示=导入

　　py2 neo 2.0:https://。org/2.0/cypher。html # py2 neo。塞弗。赛弗交易。过程

　　py2neo v4:https://py2neo.org/v4/

　　Neo4j查询和创建索引：http://www。cnblogs。com/小黑客/p/5338785。超文本标记语言

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