请你使用Python根据一段合理的超市货品数据（自己编写）进行关联性实验分析，要求求出置信度和关联度

在Python中进行关联性实验分析，通常涉及到市场篮子分析，比如使用Apriori算法或FP-Growth算法来发现商品之间的频繁模式和关联规则。这里我们可以创建一个简单的例子，假设我们有超市销售数据的DataFrame，其中包含顾客购买的商品ID和对应的价格。首先，你需要安装`mlxtend`库来进行关联规则学习。

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设我们有以下数据（仅做演示，实际数据应从数据库或CSV文件读取）
data = {
    'CustomerID': ['1', '1', '2', '2', '3', '3'],
    'ItemID': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'D'],
    'Price': [10, 5, 15, 7, 20, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)
transactions = df.groupby('CustomerID')['ItemID'].apply(list).reset_index()

# 对交易进行编码
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions['ItemID']).transform(transactions['ItemID'])
transactions[['Transaction']] = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法计算频繁项集和规则
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.3, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出关联度（Lift）和置信度（Confidence）
for rule in rules.head():
    print(f"Rule: {rule['antecedents']} -> {rule['consequents']}, Lift: {rule['lift']:.2f}, Confidence: {rule['confidence']:.2f}")