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)
时间: 2024-04-13 11:27:17 浏览: 27
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
import os import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np os.chdir('D:\HC216\Desktop\gps') #data09 = pd.read_csv("./gps_20140609.csv",encoding='gbk', delimiter=' , ') #读取数据方法二 data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ' , encoding='gbk') dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2) dbscan.fit(data09) print(dbscan.labels_)
您的代码中有两个问题:
1. 导入语句的格式不正确,应该使用换行符来分隔不同的导入语句。
2. 在调用 `dbscan.fit()` 方法之前,需要对数据进行预处理,将非数值型数据删除或转换成数值型数据。在您的代码中,您直接将原始数据传递给了 `dbscan.fit()` 方法,这会导致 `ValueError: could not convert string to float` 错误。
以下是修改后的代码示例:
``` python
import os
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
os.chdir('D:/HC216/Desktop/gps')
data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ', encoding='gbk')
data09 = data09.iloc[:, :2] # 仅保留经度和纬度两列数据
# 将经度和纬度转换成数值型数据
data09 = data09.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
data09 = data09.dropna() # 删除包含缺失值的行
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2)
dbscan.fit(data09)
print(dbscan.labels_)
```
在这个示例中,我使用了 `data09.iloc[:, :2]` 来仅保留经度和纬度两列数据,并使用 `pd.to_numeric()` 方法将这两列数据转换成数值型数据。因为原始数据中可能包含缺失值,所以我使用了 `data09.dropna()` 方法来删除包含缺失值的行。最后,我再将处理后的数据传递给 `dbscan.fit()` 方法进行聚类。
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
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