import pandas as pd from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 读取数据 ratings = pd.read_csv('ratings.csv') movies = pd.read_csv('movies.csv') # 筛选评分大于3的电影信息 ratings = ratings[ratings['rating'] > 3] # 汇总每个用户的电影评分信息 user_ratings = ratings.groupby('userId')['movieId'].apply(list).reset_index(name='movieIds') # 统计每部电影被用户评论的次数 movie_counts = ratings.groupby('movieId')['userId'].count().reset_index(name='count') # 设置mini_support=50% min_support = 0.5 # 生成频繁项集 frequent_itemsets = apriori(user_ratings['movieIds'].tolist(), min_support=min_support, max_len=3, use_colnames=True) # 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='confidence', min_threshold=0.5) # 将电影ID替换为电影名称 rules['antecedents'] = rules['antecedents'].apply(lambda x: ', '.join(movies[movies['movieId'].isin(x)]['title'].tolist())) rules['consequents'] = rules['consequents'].apply(lambda x: ', '.join(movies[movies['movieId'].isin(x)]['title'].tolist())) # 打印结果 print(rules[['antecedents', 'consequents', 'confidence']])In[4], line 16'list' object has no attribute 'size'

这个错误可能是由于apriori函数期望的输入类型与你提供的数据不匹配导致的。apriori函数期望的输入是一个包含多个事务（transaction）的列表，每个事务由多个元素组成。而在你的代码中，输入参数是一个列表，每个元素又是一个列表，这可能导致了错误。

尝试将第16行的输入参数改为`user_ratings['movieIds'].values.tolist()`，即将Series对象转换为numpy数组，再转换为列表。这样可以确保输入参数的正确格式。

相关问题

# 导入必要的库 import pandas as pd from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 载入数据集 data = pd.read_csv('C:/Users/guchen/Desktop/wj/products.csv', header=None) # 将数据集转换为适合进行关联规则挖掘的格式 def encode_units(x): if x <= 0: return 0 if x >= 1: return 1 data_sets = data.applymap(encode_units) # 挖掘频繁项集，最小支持度为0.1 frequent_itemsets = apriori(data_sets, min_support=0.1, use_colnames=True) # 根据频繁项集计算关联规则，设置最小提升度为2 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=2) # 输出关联规则 print(rules)

这段代码的功能是使用 Apriori 算法对数据集进行关联规则挖掘，输出关联规则。

具体来说，它导入了 pandas 和 mlxtend.frequent_patterns 库，并从文件系统中读取名为 "C:/Users/guchen/Desktop/wj/products.csv" 的数据集文件。然后，它定义了一个名为 encode_units 的函数，该函数将数据集中的每个元素转换为 1 或 0，以便进行关联规则挖掘。接下来，它将数据集应用到 encode_units 函数中，然后使用 apriori 函数挖掘频繁项集，最小支持度为0.1。最后，它使用 association_rules 函数根据频繁项集计算关联规则，设置最小提升度为2，并输出关联规则。

需要注意的是，代码中的数据集文件路径需要根据实际情况进行修改。另外，代码中的 `min_support` 和 `min_threshold` 分别表示最小支持度和最小提升度，可以根据实际情况进行调整。

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正

这段代码的错误是缺少空格和换行符，正确的代码如下：

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')
dataset = df.values.tolist()
print(dataset)

te = TransactionEncoder()
te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)
df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)

# 应用 Apriori 算法检测频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)

# 输出结果
print(frequent_itemsets)