import pandas data=pandas.read_csv('D:/py_anli2/apriori.csv',encoding='GBK') # print(data) transactions= data['items'].values from apyori import apriori results = list( apriori( transactions, min_support=0.001, min_confidence=0.001, min_lift=1.001 ) ) supports=[] confidences=[] lifts=[] bases=[] adds=[] for r in results: size = len(r.ordered_statistics) for j in range(size): supports.append(r.support) confidences.append( r.ordered_statistics[j].confidence ) lifts.append(r.ordered_statistics[j].lift) bases.append( list(r.ordered_statistics[j].items_base) ) adds.append( list(r.ordered_statistics[j].items_add) ) result = pandas.DataFrame({ '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts, }) print(result)

这段代码是使用Apriori算法进行关联规则挖掘分析。它使用pandas库读取一个CSV文件，然后从文件中提取出需要进行关联规则挖掘的事务数据。接下来，它使用apyori库中的apriori函数来执行关联规则挖掘，并将结果存储在一个列表中。然后，通过遍历结果列表，将每个关联规则的支持度、置信度、提升度、基于项和推荐项存储在各自的列表中。最后，将这些列表整理成一个pandas DataFrame，并打印输出结果。

需要注意的是，这段代码中的文件路径可能需要根据实际情况进行修改。另外，关联规则挖掘的参数（如最小支持度、最小置信度、最小提升度）也可以根据具体需求进行调整。

相关问题

pandas.read_csv读取D盘文件

以下是使用pandas.read_csv读取D盘文件的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('D:\data.csv', encoding='utf-8')
print(df)

其中，'D:\data.csv'是你要读取的csv文件的路径，encoding参数用于指定文件的编码格式，这里使用了utf-8编码格式。