对GoodsOrder.csv使用Apriori算法分析销售商品的关联规则，获取满足支撑度和置信度的商品对，并显示支持度、置信度和提升度信息。

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，需要导入Apriori算法所需要的库和数据集。这里我使用Python的mlxtend库来实现Apriori算法分析。

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

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

接下来，需要进行数据预处理，将数据转化为适合Apriori算法分析的格式。这里我们需要将每个订单中的商品名称合并成一个字符串。

# 将每个订单中的商品名称合并成一个字符串
data['item'] = data.groupby(['OrderNo'])['GoodsName'].transform(lambda x: ','.join(x))

# 删除重复的订单号和商品名称
data = data[['OrderNo', 'item']].drop_duplicates()

然后，我们需要使用Apriori算法来分析频繁项集和关联规则。这里我们需要设置支持度和置信度的阈值。

# 使用Apriori算法计算频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data['item'].str.split(',', expand=True), 
                            min_support=0.02, use_colnames=True)

# 使用关联规则算法计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.4)

最后，我们需要输出满足条件的关联规则，包括支持度、置信度和提升度信息。

# 输出满足条件的关联规则
result = rules[(rules['support'] >= 0.02) & (rules['confidence'] >= 0.4)]
result = result[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']]
result = result.sort_values(by='lift', ascending=False)
print(result)

完整代码如下：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

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

# 将每个订单中的商品名称合并成一个字符串
data['item'] = data.groupby(['OrderNo'])['GoodsName'].transform(lambda x: ','.join(x))

# 删除重复的订单号和商品名称
data = data[['OrderNo', 'item']].drop_duplicates()

# 使用Apriori算法计算频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data['item'].str.split(',', expand=True), 
                            min_support=0.02, use_colnames=True)

# 使用关联规则算法计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.4)

# 输出满足条件的关联规则
result = rules[(rules['support'] >= 0.02) & (rules['confidence'] >= 0.4)]
result = result[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']]
result = result.sort_values(by='lift', ascending=False)
print(result)

运行代码后，即可得到满足条件的关联规则，包括支持度、置信度和提升度信息。