我正在使用py2neo提取[预期]如下所示的路径：
{u'n'：（e4a2a1d：LABEL_ONE {prop1：“ a”，prop2：“ quick”}）}，
{u'n'：（d8fcfdd：LABEL_TWO {prop1：“棕色”，prop2：“ fox”}）}，
{u'n'：( f30ac5e：LABEL_ONE {prop1：“跳转”，prop2：“ over”}}）}，
{u'n'：（dcd5471：LABEL_TWO {prop1：“ the”，prop2：“懒狗”}）}，
.......
这里不足为奇。我开始遇到问题的地方是当我尝试重新混合数据以进行显示时。我想要的是一个最终由Jinja生成的经典表。 “经典样式”是指如果您有一个两列表，其中第一行LABEL_ONE LABEL_TWO并且属性prop1和prop2排列在各自标签下的列中，您将在Excel中看到。
猜猜，这时我的首要问题是-我应该继续分解纯Python中的py2neo'Node'对象，还是在Cypher中某个地方有一个更优雅的解决方案？如果是前者，我会想到内置的zip（）函数-这是正确的方法吗？
抱歉，我不能更具体地介绍我自己提出的方法-完全茫然。