for i in range(len(df)): transactions.append([str(df.values[i, j]) for j in range(1, len(df.columns))])

这段代码是将一个 DataFrame 中的数据按行转换为一个列表，其中每个子列表表示一行数据，子列表中的元素为该行数据的各个列的值（除了第一列）。具体来说，代码中的 `range(len(df))` 循环遍历 DataFrame 的每一行，内部的列表推导式则遍历该行中除了第一列的所有列，将其值转化为字符串并存入子列表中。最终得到的 `transactions` 列表就是按行存储的 DataFrame 数据。

相关问题

for i in range(len(df.columns[:-1])): for j in range(1, len(df.columns[:-1])): transactions.append([str(df.values[i, j])])

这段代码是用来生成交易数据的。其中，`df` 是一个 Pandas 数据表格，`df.columns[:-1]` 表示数据表格中除了最后一列之外的所有列，也就是代表交易商品的列。在代码中使用了两个循环，将每个商品与其他商品进行组合，生成交易数据。具体来说，对于每一行数据，都将该行中除最后一列之外的每个商品与同一行中的其他商品（除了之前已经组合过的）进行组合，生成一组交易数据，加入到 `transactions` 列表中。需要注意的是，该代码只是生成了单个商品的交易数据，如果需要多个商品同时进行交易，还需要进一步处理。

解释代码：transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)])

这段代码的作用是将一个数据集（称为dataset）中的前20列数据转换为字符串格式，并逐行将其添加到一个名为transactions的空列表中。

具体来说，代码首先创建一个空列表transactions。然后，使用for循环遍历数据集的前7501行（range(0, 7501)），并在每次迭代中将该行的前20列数据转换为字符串格式。这里使用了列表推导式([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)])来实现。最后，将该行的20个字符串添加到transactions列表中，形成一个二维列表。这个二维列表中每一行代表数据集中的一条记录，每一列代表该记录中的一个属性。