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)
时间: 2023-08-20 16:51:13 浏览: 49
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:
```python
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
import numpy as np import pandas as pd path = "F:/Desktop/Xiameimei/" data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx') data.head()写的有问题吗
代码有问题。应该是这样写:
```
import numpy as np
import pandas as pd
path = "F:/Desktop/Xiameimei/"
data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx')
data.head()
```
这段代码的作用是导入numpy和pandas库,读取"shuju.xlsx"文件,并展示文件的前5行数据。
import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])
这是一个创建空的 Pandas DataFrame 的代码,其中包括三列属性。列名分别为“会员”、“A”和“B”。这里使用了 `columns` 参数来指定 DataFrame 的列名。
您可以使用以下代码来打印数据框的内容:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(columns = ['会员','A','B'])
print(data)
```
输出结果为:
```
Empty DataFrame
Columns: [会员, A, B]
Index: []
```
这个 DataFrame 没有任何数据,因为我们没有提供任何行数据。您可以通过使用 Pandas 提供的一系列方法来添加、删除和操作数据来修改这个 DataFrame。
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