apriori算法python实现 csv

可以用Python的pandas库来实现apriori算法，具体参考以下的代码：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# 读取.csv文件
transactions = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 将多维数组转换为二元组列表
transactions_list = []
for i in range(transactions.shape[0]):
    transaction = set(transactions.iloc[i, :].dropna().tolist())
    transactions_list.append(transaction)

# 使用apriori算法获取频繁项集
frequent_itemsets = apriori(transactions_list, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 打印频繁项集
print(frequent_itemsets)

其中，data.csv是包含事务数据的CSV文件。min_support参数是指最小支持度，指定它的值可以控制挖掘出的频繁项集的数量和规模。use_colnames参数用于保留项的名字而不是项本身的内容。

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