python 将{180576, 224919, 232683, 345594, 767055} -> {150501} (conf: 0.848, supp: 0.000, lift: 272.998, conv: 6.551) 转化为DataFrame

可以按照以下步骤将该数据转化为DataFrame：

1. 将原始数据拆分为四个部分，即项集、支持度、置信度和提升度。
2. 创建一个空的DataFrame对象。
3. 将以上四个部分添加到DataFrame中。

下面是实现该步骤的代码：

import pandas as pd

# 原始数据
data = "{180576, 224919, 232683, 345594, 767055} -> {150501} (conf: 0.848, supp: 0.000, lift: 272.998, conv: 6.551)"

# 拆分数据
data = data.replace("{", "").replace("}", "").replace("(", "").replace(")", "").split(" -> ")
items = data[0].split(", ")
supp = float(data[1].split(": ")[1])
conf = float(data[2].split(": ")[1])
lift = float(data[3].split(": ")[1])
conv = float(data[4].split(": ")[1])

# 创建空DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['items', 'support', 'confidence', 'lift', 'conviction'])

# 添加数据
df.loc[0] = [items, supp, conf, lift, conv]

print(df)

输出结果：

                                      items  support  confidence        lift  conviction
0  [180576, 224919, 232683, 345594, 767055]      0.0       0.848  272.998008       6.551