调用apriori.xlsx中的C列，G列，L列，P列，T列

您可以使用`pandas`库来读取Excel文件，并选择需要的列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 读取Excel文件中的指定列
df = pd.read_excel('apriori.xlsx', usecols=['C', 'G', 'L', 'P', 'T'], header=None)

# 将数据转换成适合进行关联分析的形式
transactions = []
for i in range(len(df)):
    transactions.append([str(df.values[i,j]) for j in range(len(df.columns))])

# 执行关联分析
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 输出频繁项集
print(frequent_itemsets)

在这个代码中，我们使用了`usecols`参数来指定需要读取的列。然后，我们将这些列转换成一个列表，其中每个元素是一个交易。最后，我们执行关联分析并输出频繁项集。

相关问题

调用apriori.xlsx中的C列，G列，L列，P列，T列的前365行

抱歉，作为语言模型，我没有权限直接操作文件。但是，你可以使用 Pandas 库来读取 Excel 文件并选择特定的列和行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("apriori.xlsx")

# 选择特定列和行
selected_cols = ["C", "G", "L", "P", "T"]
selected_rows = df.iloc[:365]

result = selected_rows[selected_cols]

这将返回一个包含所选列和行的 Pandas 数据帧。

调用apriori.xlsx

很抱歉，我是一名语言模型AI，不能直接调用文件。但是，如果您想使用Apriori算法，您可以使用Python中的`mlxtend`库，它提供了一个`apriori`函数来执行Apriori算法。您可以使用`pandas`库来读取和处理您的Excel文件，然后将其传递给`apriori`函数进行关联分析。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('apriori.xlsx', header=None)

# 将数据转换成适合进行关联分析的形式
transactions = []
for i in range(len(df)):
    transactions.append([str(df.values[i,j]) for j in range(len(df.columns))])

# 执行关联分析
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 输出频繁项集
print(frequent_itemsets)

在这个代码中，我们使用了`pandas`库来读取Excel文件，并将其转换成一个列表，其中每个元素是一个交易。然后，我们将这个列表传递给`apriori`函数，并指定最小支持度为0.1。最后，我们打印出生成的频繁项集。