购物篮Apriori算法的频繁项集产生代码

以下是使用Python实现Apriori算法的频繁项集产生代码：

import pandas as pd
from itertools import combinations

def generate_itemsets(data, min_support):
    """
    生成频繁项集
    :param data: 数据集
    :param min_support: 最小支持度
    :return: 频繁项集
    """
    # 统计每个项的支持度
    item_counts = {}
    for index, row in data.iterrows():
        for item in row.values:
            if item not in item_counts:
                item_counts[item] = 1
            else:
                item_counts[item] += 1
    
    # 剪枝，剔除不满足最小支持度的项
    items = [frozenset([k]) for k, v in item_counts.items() if v >= min_support]
    items = sorted(items)
    
    # 合并项集
    k = 2
    while True:
        # 生成候选项集
        candidates = set([i.union(j) for i in items for j in items if len(i.union(j)) == k])
        # 统计候选项集的支持度
        item_counts = {}
        for index, row in data.iterrows():
            for candidate in candidates:
                if candidate.issubset(row):
                    if candidate not in item_counts:
                        item_counts[candidate] = 1
                    else:
                        item_counts[candidate] += 1
        # 剪枝，剔除不满足最小支持度的项
        items = [item for item in candidates if item_counts.get(item, 0) >= min_support]
        items = sorted(items)
        # 如果没有新的频繁项集产生，则结束循环
        if not items:
            break
        k += 1

    return items

# 使用示例
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
min_support = 2
itemsets = generate_itemsets(data, min_support)
print(itemsets)

其中，`data`是包含购物篮数据的Pandas DataFrame，每行代表一个购物篮，每个元素代表一种商品。`min_support`是最小支持度，即出现次数不少于该值的项才被认为是频繁项。函数返回一个列表，其中每个元素是一个频繁项集，以`frozenset`对象的形式表示。