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)TypeError: '<' not supported between instances of 'Timestamp' and 'float'请修改

这个错误发生的原因是在 Apriori 算法中，会比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量，但是这两种类型的变量不能直接进行比较。为了解决这个问题，我们可以将 Timestamp 类型的变量转换为字符串类型，然后再进行比较。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 类型的变量转换为字符串类型
df_encoded['timestamp'] = df_encoded['timestamp'].apply(lambda x: str(x))

# 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)