怎样用python调用csv完成apriori关联规则挖掘，给出代码

可以使用Python的Pandas库来读取CSV文件，然后使用Apriori算法进行关联规则挖掘。下面是一个简单的代码示例：

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

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('数据.csv')

# 进行Apriori算法分析
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)

# 计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出结果
print(rules)

需要注意的是，这份代码依赖于`mlxtend`库，因此需要先使用`pip install mlxtend`安装该库。