怎么用pycharm进行关联分析，怎么导入表格

在PyCharm中进行关联分析通常涉及数据挖掘和统计建模，可以使用Python的数据处理库如pandas和数据分析库如scipy或者sklearn。以下是一个简单的步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保你已经安装了`pandas`、`numpy`和`networkx`等库，如果尚未安装，可以在PyCharm的终端或命令行中运行`pip install pandas numpy networkx`.

2. **加载数据**：使用`pandas`的`read_csv()`函数从CSV文件导入表格数据。例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('your_data.csv')

将`'your_data.csv'`替换为实际的文件路径。

3. **预处理数据**：清洗数据，处理缺失值，转换数据格式（如有需要），以便用于关联规则学习。

4. **关联规则学习**：
- `mlxtend`库提供了一个方便的接口，比如Apriori算法：

     from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
     from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

     te = TransactionEncoder()
     encoded_data = te.fit_transform(data)
     df_encoded = pd.DataFrame(encoded_data, columns=te.columns_)

    频繁项集 = apriori(df_encoded, min_support=0.01, use_colnames=True)

- `apyori`库也适合做关联规则分析：

     from apyori import Apriori

     miner = Apriori(min_support=0.01, max_rules=None)
     rules = miner.generate_rules(df_encoded)

5. **可视化结果**：可以用`networkx`绘制规则之间的图形关系，或使用其他可视化库展示发现的关联规则。