时空关联规则oython代码

时空关联规则（Spatial-Temporal Association Rule）通常用于分析零售业、物流等领域中商品销售数据的空间分布和时间趋势。在Python中，我们可以使用像`pandas`库处理时空数据，`geopandas`处理地理空间信息，结合`statsmodels`或其他统计工具计算关联规则。

以下是一个简单的例子，假设我们有一个包含销售数据（如产品ID、销售地点经纬度、销售日期）的数据框：

import pandas as pd
from geopandas import GeoDataFrame
import datetime

# 假设df是包含时空信息的数据框
df = pd.read_csv('sales_data.csv')  # 加载数据
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Sale_Date'])  # 转换日期列

# 将地理信息加入GeoDataFrame
gdf = GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df.Longitude, df.Latitude))

# 对时间和空间进行分组
temporal_groups = gdf.groupby([gdf['Date'].dt.to_period(freq='D'), 'Product_ID'])
spatial_groups = gdf.groupby(['Date', gdf['Location_ID']])

# 计算时空关联规则
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 时间关联规则
time_rules = apriori(temporal_groups, min_support=0.05)  # 支持度设置为5%

# 空间关联规则（这里简化，可能需要使用点邻接或缓冲区操作）
space_rules = apriori(spatial_groups, min_support=0.05)

# 输出规则
for rule in time_rules:
    print(rule)

for rule in space_rules:
    print(rule)