简单灵活的图形数据库分析
grandas的Python项目详细描述
格兰达斯
格兰达斯作为一个库，它允许对图形数据库中存储的节点和关系进行简化、灵活的分析。它允许用户搜索和筛选包含在图形数据库的子图中的信息和连接。
数据结构
节点
node对象是基本的实体对象，用于标识图形数据集中的任何名词。
关系
关系存储数据集中任意两个节点的关联方式。这里的双向关系存储为两个独立的关系。
节点名称
nodeframes允许用户查看其图形数据库中的节点，并进一步允许用户筛选和解决冗余节点。
关系框架
relationshipframe对象将一系列关系对象存储为pandas数据帧，使用完整节点的哈希值来标识每个关系的起点和终点。
图形帧
graphframe由nodeframe（属性：nodes）和relationshipframe（属性：rels）组成。
开始
要开始使用grandas，可以使用pip安装它：
pip install grandas
从那里，加载节点和关系到graphframe对象，类似于使用pandas数据帧的方式。
import grandas as gd
nodes = [
Node(label='PERSON',name='Alice',age='27'),
Node(label='PERSON',name='Bob',age='24'),
]
alice, bob = nodes
rels = [
Relationship(start=alice, end=bob, label='owes_money_to',amount=10)
]
gf = GraphFrame(nodes=nodes, relationships=rels)
node_frame = gf.nodes
relationship_frame = gf.rels
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