import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正
时间: 2024-03-17 07:41:00 浏览: 44
这段代码的错误是缺少空格和换行符,正确的代码如下:
```
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')
dataset = df.values.tolist()
print(dataset)
te = TransactionEncoder()
te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)
df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)
# 应用 Apriori 算法检测频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)
# 输出结果
print(frequent_itemsets)
```
相关问题
可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)
如果需要比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量,可以使用 Timestamp.to_pydatetime() 方法将 Timestamp 转换为 datetime 对象,再使用 datetime.timestamp() 方法将其转换为 float 类型。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')
dataset = df.values.tolist()
print(dataset)
te = TransactionEncoder()
te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)
df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)
# 将 Timestamp 类型的变量转换为 float 类型
df_encoded['timestamp'] = df_encoded['timestamp'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().timestamp())
# 应用 Apriori 算法检测频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)
# 输出结果
print(frequent_itemsets)
```
import pandas as pd import time from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth dataset = [['Milk', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'], ['Dill', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'], ['Milk', 'Apple', 'Kidney Beans', 'Eggs'], ['Milk', 'Unicorn', 'Corn', 'Kidney Beans', 'Yogurt'], ['Corn', 'Onion', 'Onion', 'Kidney Beans', 'Ice cream', 'Eggs']] te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) time_start1 = time.time() for i in range(0,100): apriori(df, min_support=0.6, low_memory=True) time_end1 = time.time() print('apriori cost',time_end1-time_start1,'s') time_start2 = time.time() for i in range(0,100): fpgrowth(df, min_support=0.6) time_end2 = time.time() print('fpgrowth cost',time_end2-time_start2,'s') print(df)解释上述每段代码的含义
这段代码使用了`mlxtend`库中的`apriori`和`fpgrowth`算法,对一个小型的超市销售数据集进行了频繁项集挖掘,下面是每段代码的含义:
1. `import`语句:导入所需的库和模块。
2. `dataset = [['Milk', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'], ['Dill', 'Onion', 'Nutmeg', 'Kidney Beans', 'Eggs', 'Yogurt'], ['Milk', 'Apple', 'Kidney Beans', 'Eggs'], ['Milk', 'Unicorn', 'Corn', 'Kidney Beans', 'Yogurt'], ['Corn', 'Onion', 'Onion', 'Kidney Beans', 'Ice cream', 'Eggs']]`:创建一个小型的超市销售数据集。
3. `te = TransactionEncoder()`:创建一个`TransactionEncoder`对象。
4. `te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)`:使用`fit`方法拟合数据集并转换成一个稀疏矩阵。
5. `df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)`:使用稀疏矩阵构建一个数据框。
6. `time_start1 = time.time() for i in range(0,100): apriori(df, min_support=0.6, low_memory=True) time_end1 = time.time() print('apriori cost',time_end1-time_start1,'s')`:使用`apriori`算法计算频繁项集,并计算算法运行100次的时间,并打印时间。
7. `time_start2 = time.time() for i in range(0,100): fpgrowth(df, min_support=0.6) time_end2 = time.time() print('fpgrowth cost',time_end2-time_start2,'s')`:使用`fpgrowth`算法计算频繁项集,并计算算法运行100次的时间,并打印时间。
8. `print(df)`:打印数据集的内容。
需要注意的是,这个数据集非常小,使用循环计算频繁项集的时间并不准确,仅仅是为了演示如何使用`mlxtend`库中的算法。
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