file_path=r"C:\Users\12155\datamining\dataset\products.csv" data = pd.read_csv(file_path, header=None) te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(data).transform(data) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5) print(rules)上述代码出现以下错误'int' object is not iterable

这个错误通常发生在使用`TransactionEncoder`的`fit`方法时，它期望传入一个可迭代的对象，但是你传入了一个整数作为参数。

你可以检查一下`data`变量的内容，确保它是一个DataFrame对象，而不是一个整数。另外，如果你的数据集只有一列，你需要将`header`参数设置为`None`，以确保正确读取数据。

另外，你可以尝试在调用`fit`方法之前，先将数据转换为列表或数组，例如：

data = pd.read_csv(file_path, header=None).values.tolist()

然后再将转换后的数据传递给`fit`方法。这可能会解决这个错误。

相关问题

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

您的第一个问题是关于代码中的错误。

在您提供的代码中，有一些拼写错误。`_init_` 应该是 `__init__`，`_ien_` 应该是 `__len__`，`_getitem_` 应该是 `__getitem__`。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
        with open(txt_file, 'r') as f:
            data_list = f.readlines()
        self.txt_data = data_list
        self.root_dir = root_dir
    
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

请注意，我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库，可能需要相应地调整代码。

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

在您提供的代码中，有两个地方出现了错误。

首先，`__ien__` 应该是 `__len__`，表示获取数据集的长度。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
        with open(txt_file, 'r') as f:
            data_list = f.readlines()
        self.txt_data = data_list
        self.root_dir = root_dir
    
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

其次，在 `__getitem__` 方法中，您正在尝试使用索引访问 `self.csv_data` 和 `self.txt_data`，这样会导致错误。要正确访问数据，请使用 `.iloc` 用于 DataFrame 的索引，以及使用索引访问列表。修正后的代码如下：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):
        self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
        with open(txt_file, 'r') as f:
            data_list = f.readlines()
        self.txt_data = data_list
        self.root_dir = root_dir
    
    def __len__(self):
        return len(self.csv_data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx])
        return data

这样，您的代码应该能够正常运行了。请注意，我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库，可能需要相应地调整代码。