import pandas as pd data = [ ['5858', 2, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'A001', 100], ['5858', 1, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'B002', 50], ['5858', 3, '2015/2/25 4:59', '柜台A', 'C003', 120], ['5859', 1, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'A001', 100], ['5859', 2, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'D004', 80], ['5859', 1, '2015/2/26 5:31', '柜台B', 'E005', 70], ['5860', 1, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'B002', 50], ['5860', 2, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'C003', 120], ['5860', 1, '2015/2/27 6:00', '柜台C', 'F006', 90], # 其他购买记录... ] columns = ['单据号', '购买数量', '购买时间', '购买柜台', '商品编码', '销售金额'] df = pd.DataFrame(data, columns=columns) import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 选择所需的列 df_selected = df # 将数据按照单据号进行分组，并提取每个单据的商品编码列表 df_grouped = df_selected.groupby('单据号')['商品编码'].apply(list).reset_index() # 将数据转换为适用于Apriori算法的格式 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(df_grouped['商品编码']) df_transformed = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 使用Apriori算法挖掘频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_transformed, min_support=0.1, use_colnames=True) # 基于频繁项集生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) # 根据给定的商品推荐新的商品 given_items = ['A', 'B'] # 给定的商品列表 recommended_items = set(recommended_items) for i, row in rules.iterrows(): antecedent = set(row['antecedents']) consequent = set(row['consequents']) if given_items.issubset(antecedent): recommended_items.update(consequent - given_items) # 打印推荐的新商品 print("基于给定的商品推荐的新商品：") for item in recommended_items: print(item)

这段代码是一个频繁项集挖掘和关联规则生成的示例。在代码的最后，根据给定的商品推荐新的商品。然而，你在代码的最后一行使用了一个未定义的变量`recommended_items`。为了解决这个问题，你需要在使用`recommended_items`之前先定义它，并将其初始化为空集合。

请将代码的倒数第二行改为以下形式：

recommended_items = set()

这样就可以解决问题，并且可以正确地将推荐的新商品打印出来。

相关问题

设逾期表为df,格式为pandas.DataFrame,详细数据如下所示，其中order_no为非 # 重复订单号，overdue_days为逾期天数，info_tabel为逾期标签，其中1表示逾期， # 0表示未逾期 import pandas

as pd

可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：

data = {'order_no': ['A001', 'A002', 'A003', 'A004', 'A005'],
        'overdue_days': [1, 0, 3, 2, 0],
        'info_table': [1, 0, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

这个DataFrame包含了5个订单，每个订单都有一个对应的逾期天数和逾期标签。其中第1个、第3个、第4个订单逾期了，分别对应逾期天数1、3、2天，对应的逾期标签为1。而第2个、第5个订单没有逾期，分别对应逾期天数0、0天，对应的逾期标签为0。

1 产生一个班40位同学4门课程的学习成绩，学号从A001开始至A040，列名分别为chinese，math，physics，chemistry，成绩数据以正态分布产生，第5列数据为同学的性别，自行指定即可。要求： 1）产生上述数据，并存储在变量data中； 2）画出线状图，展示40位同学的各门课程成绩； 3）以条状图展示各科成绩的区间分布图； 4）以饼图展示男、女生成绩的百分比（具体比较哪类数据，可任选）；

好的，我来回答你的问题。

首先，根据你的要求，我们需要生成一个班40位同学4门课程的学习成绩，并将其存储在一个名为data的变量中。我们可以使用Python中的NumPy库来生成正态分布的随机数，然后将其存储在一个Pandas DataFrame中。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(123)  # 设置随机种子，以确保每次运行结果相同

# 生成学生成绩数据
data = pd.DataFrame({
    'chinese': np.random.normal(loc=70, scale=10, size=40),
    'math': np.random.normal(loc=75, scale=8, size=40),
    'physics': np.random.normal(loc=80, scale=6, size=40),
    'chemistry': np.random.normal(loc=85, scale=5, size=40),
})

# 生成学号数据
data.index = ['A' + str(i+1).zfill(3) for i in range(40)]

# 生成性别数据
data['gender'] = np.random.choice(['male', 'female'], size=40)

print(data.head())

接下来，我们需要画出线状图，展示40位同学的各门课程成绩。我们可以使用Pandas DataFrame自带的plot函数来绘制线状图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制线状图
data.plot(kind='line')

plt.show()

然后，我们需要以条状图展示各科成绩的区间分布图。我们可以使用Pandas DataFrame自带的hist函数来绘制条状图，代码如下：

# 绘制条状图
data.hist()

plt.show()

最后，我们需要以饼图展示男、女生成绩的百分比。我们可以使用Pandas DataFrame自带的groupby和count函数来统计男女生数量，然后使用Matplotlib库来绘制饼图，代码如下：

# 统计男女生数量
gender_counts = data.groupby('gender').count()
print(gender_counts)

# 绘制饼图
labels = ['female', 'male']
sizes = gender_counts.chinese.values
explode = (0, 0.1)

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
ax.set_title('Gender Distribution')

plt.show()

这样，我们就完成了你提出的问题的解答。