用python代码完成Apriori算法对products.csv和order_product_train.csv的关联规则挖掘

好的，我会用 Python 代码帮你完成 Apriori 算法对 `products.csv` 和 `order_product_train.csv` 的关联规则挖掘。

首先，我们需要导入所需的库：pandas、numpy 和 mlxtend。

import pandas as pd
import numpy as np
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

然后，我们需要读取数据集并进行预处理。首先，读取 `products.csv` 文件，得到所有商品的信息。然后，读取 `order_product_train.csv` 文件，得到所有订单中包含的商品信息。

# 读取商品信息
products = pd.read_csv('products.csv')

# 读取订单信息
orders = pd.read_csv('order_product_train.csv')

# 将订单数据进行整理，得到每个订单中包含的商品信息
orders = orders.groupby('order_id')['product_id'].apply(list).reset_index(name='products')

接下来，我们需要将数据集转换成适合进行关联规则挖掘的格式。我们将使用 mlxtend 库中的 `TransactionEncoder` 类将数据集转换成一个二维的布尔类型数组，其中每一行代表一个订单，每一列代表一个商品。如果一个订单中包含某个商品，则对应的位置为 True；否则为 False。

# 将数据集转换成适合进行关联规则挖掘的格式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(orders['products']).transform(orders['products'])
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

接下来，我们可以使用 Apriori 算法来发现频繁项集。我们可以设置最小支持度为 0.01，表示只有在至少有 1% 的订单中同时包含某一组商品时，才认为这组商品是频繁项集。

# 使用 Apriori 算法发现频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.01, use_colnames=True)

最后，我们可以使用 `association_rules` 函数来挖掘关联规则。我们可以设置最小置信度为 0.5，表示只有在某一组商品同时出现时，才有 50% 的概率也会出现另一组商品。

# 挖掘关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 读取商品信息
products = pd.read_csv('products.csv')

# 读取订单信息
orders = pd.read_csv('order_product_train.csv')

# 将订单数据进行整理，得到每个订单中包含的商品信息
orders = orders.groupby('order_id')['product_id'].apply(list).reset_index(name='products')

# 将数据集转换成适合进行关联规则挖掘的格式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(orders['products']).transform(orders['products'])
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用 Apriori 算法发现频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.01, use_colnames=True)

# 挖掘关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)

# 输出关联规则
print(rules)