不安装第三方数据库，用python实现excel表格数据的导入，并且用apriori算法计算

关联规则，如何实现？

可以使用Python内置的模块xlrd来读取Excel表格中的数据，然后使用Apriori算法来计算关联规则。具体步骤如下：

1. 安装xlrd模块：可以使用pip install xlrd命令来安装

2. 读取Excel表格：可以使用代码如下：

   import xlrd

   # 打开Excel文件
   workbook = xlrd.open_workbook('data.xlsx')

   # 获取第一个sheet
   sheet = workbook.sheet_by_index(0)

   # 获取第一行数据（表头）
   header = sheet.row_values(0)

   # 获取所有数据
   data = []
   for i in range(1, sheet.nrows):
       row_data = sheet.row_values(i)
       data.append(row_data)

3. 对数据进行处理：将数据转换为适合进行关联规则计算的形式，即将每一行数据转换为一个集合

   # 将数据转换为集合
   item_sets = []
   for row in data:
       item_set = set()
       for i in range(len(header)):
           if row[i]:
               item_set.add(header[i] + ':' + str(row[i]))
       item_sets.append(item_set)

4. 使用Apriori算法计算关联规则：可以使用第三方模块mlxtend来进行计算，安装方式pip install mlxtend

   from mlxtend.frequent_patterns import apriori
   from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

   # 计算频繁项集
   frequent_itemsets = apriori(item_sets, min_support=0.5, use_colnames=True)

   # 计算关联规则
   rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

最后，可以将计算得到的频繁项集和关联规则保存为Excel表格，以供后续的分析和使用。