给我一个适合进行Apriori算法的简单超市清单数据集，进行数据预处理后，然后对该数据集用python进行Apriori算法模型设计

以下是一个简单的超市清单数据集：

| Transaction | Items |
|-------------|----------------------------|
| 1 | milk, bread, butter, eggs |
| 2 | bread, butter |
| 3 | milk, eggs |
| 4 | bread, eggs |
| 5 | milk, bread, eggs |
| 6 | milk, bread, butter |
| 7 | milk, bread |
| 8 | bread, butter, eggs |
| 9 | milk, butter |
| 10 | milk, bread, butter, eggs |

对该数据集进行预处理，需要将其转换为适合Apriori算法的格式，即将每个交易转换为一个集合，其中包含交易中出现的所有项。可以使用Python中的pandas库来完成。首先，将数据集读入一个DataFrame对象中：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('supermarket.csv')

然后，使用groupby方法将每个交易中出现的项合并成一个集合，并将结果转换为一个列表：

transactions = []
for _, group in data.groupby('Transaction'):
    transactions.append(set(group['Items'].values))

现在，我们可以使用Python中的实现Apriori算法的库来设计模型，如apyori。首先，需要安装apyori库：

pip install apyori

然后，可以使用以下代码来运行Apriori算法：

from apyori import apriori

results = list(apriori(transactions))

默认情况下，Apriori算法会返回所有可能的关联规则，包括支持度、置信度和提升度。可以使用min_support、min_confidence和min_lift参数来设置最小支持度、最小置信度和最小提升度的阈值，以筛选出有用的规则。例如，下面的代码将仅返回支持度大于0.3、置信度大于0.7和提升度大于1.2的规则：

results = list(apriori(transactions, min_support=0.3, min_confidence=0.7, min_lift=1.2))