detergents tablets

洗涤剂片是一种方便使用的洗涤剂形式，通常用于洗衣机。它们是固体片状的洗涤剂，可以直接放入洗衣机中与衣物一起清洗。洗涤剂片具有以下特点：

1. 方便使用：洗涤剂片不需要测量或倒入洗衣机中，只需将其放入洗衣机内即可。这使得使用洗涤剂片更加简单和方便。

2. 预先测量：每个洗涤剂片都经过预先测量，确保使用正确的剂量。这有助于避免使用过多或过少的洗涤剂，从而提供更好的清洁效果。

3. 便携性：由于洗涤剂片是固体形式，因此它们更加便携。您可以轻松地携带它们旅行或在户外使用。

4. 多功能：洗涤剂片通常具有多种功能，例如清洁、去污、柔顺等。它们可以适用于不同类型的衣物和不同的洗涤需求。

5. 环保：一些洗涤剂片采用环保的配方，减少对环境的影响。这些洗涤剂片通常具有低碳排放和可降解的特性。

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powder detergents

粉状洗衣粉是一种常见的洗涤剂形式，用于清洁衣物和其他织物。它通常以粉末的形式出现，可以溶解在水中，用于洗衣机或手洗。

粉状洗衣粉具有以下特点和优势：
1. 清洁能力强：粉状洗衣粉含有多种清洁剂和去污成分，可以有效去除衣物上的污渍和污垢。
2. 多功能性：粉状洗衣粉适用于各种类型的衣物和织物，包括棉质、丝质、羊毛等。
3. 高效节约：由于其浓缩的特性，粉状洗衣粉使用量较少，可以节约用水和能源。
4. 容易储存：相比于液体洗衣剂，粉状洗衣粉更容易储存和保存，不易泄漏。

然而，使用粉状洗衣粉也存在一些注意事项：
1. 溶解性：在使用粉状洗衣粉时，需要将其充分溶解在水中，以避免残留在衣物上留下白色痕迹。
2. 染色风险：某些粉状洗衣粉可能含有漂白剂或染料，使用时需注意避免与彩色衣物接触。
3. 敏感性：对于皮肤敏感的人群，使用粉状洗衣粉时需注意选择低敏感性的产品或配合使用柔顺剂。

批发商希望根据顾客的消费来设计有针对性的营销活动。sale_customers.csv数据集为我们提供了6类商品（分别为Fresh，Milk，Grocery，Frozen，Detergents_Paper和Delicassen）的客户年度支出数据，共有440组客户年度支出样本。运行下面的单元格读取数据，并对数据做K-Means聚类。写出相应代码

以下是对 sale_customers.csv 数据集进行 K-Means 聚类的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('sale_customers.csv')

# 提取需要聚类的特征
X = data[['Fresh', 'Milk', 'Grocery', 'Frozen', 'Detergents_Paper', 'Delicassen']]

# 聚类模型训练
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(X)

# 查看聚类结果
labels = kmeans.labels_
data['cluster'] = labels
print(data.head())

上述代码中，我们使用 pandas 库读取 sale_customers.csv 数据集，并提取出需要聚类的 6 个特征。在 K-Means 聚类模型训练时，我们将聚为 3 类。最后，将聚类结果保存在数据集的 "cluster" 列中，并打印前几行数据来查看聚类结果。