使用python函数 实现事务表转化为事务数据
时间: 2023-05-30 13:04:54 浏览: 86
假设事务表的格式为:
```
T1: A B C
T2: A C D E
T3: B C D E
```
可以使用以下函数实现转化为事务数据:
```python
def table_to_data(table):
data = []
for line in table.split('\n'):
if line:
transaction = line.split(':')[0]
items = line.split(':')[1].split()
for item in items:
data.append((transaction, item))
return data
```
使用示例:
```python
table = '''T1: A B C
T2: A C D E
T3: B C D E'''
data = table_to_data(table)
print(data)
```
输出结果:
```
[('T1', 'A'), ('T1', 'B'), ('T1', 'C'), ('T2', 'A'), ('T2', 'C'), ('T2', 'D'), ('T2', 'E'), ('T3', 'B'), ('T3', 'C'), ('T3', 'D'), ('T3', 'E')]
```
相关问题
使用python函数 实现事务数据转化为事务表
假设我们有如下的事务数据:
```
T1: A, B, C
T2: A, C, D
T3: B, C, E
```
我们可以使用Python函数将其转化为事务表:
```python
def transaction_to_table(transactions):
items = set()
for transaction in transactions:
for item in transaction:
items.add(item)
items = sorted(list(items))
table = []
for transaction in transactions:
row = []
for item in items:
if item in transaction:
row.append(1)
else:
row.append(0)
table.append(row)
return table
```
使用该函数,我们可以将上述事务数据转化为事务表:
```python
transactions = [
['A', 'B', 'C'],
['A', 'C', 'D'],
['B', 'C', 'E']
]
table = transaction_to_table(transactions)
print(table)
```
输出结果为:
```
[[1, 1, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0, 1]]
```
其中,每一行表示一个事务,每一列表示一个事务项,1表示该事务包含该事务项,0表示该事务不包含该事务项。
事务表转化为事实表 python实现
事务表和事实表是数据仓库中常见的两种表结构,事务表是记录某个事件发生的详细信息的表,而事实表则是记录某个业务指标的表。在数据仓库中,通常需要将事务表转化为事实表,以便更好地支持各种分析和报表需求。
以下是一个简单的Python实现,将一个包含订单信息的事务表转化为一个包含订单指标的事实表。
```python
import pandas as pd
# 读取事务表数据
df = pd.read_csv('transaction_table.csv')
# 聚合订单指标
df_fact = df.groupby(['order_date', 'customer_id']).agg({
'order_id': 'nunique',
'product_id': 'count',
'order_amount': 'sum'
}).reset_index()
# 重命名列名
df_fact = df_fact.rename(columns={
'order_date': 'date',
'customer_id': 'customer',
'order_id': 'num_orders',
'product_id': 'num_products',
'order_amount': 'amount'
})
# 输出事实表数据
df_fact.to_csv('fact_table.csv', index=False)
```
在这个示例中,我们首先读取了一个包含订单信息的事务表数据,然后使用groupby函数对订单日期和客户ID进行分组聚合,计算出每个订单日期和客户ID对应的订单数量、商品数量和订单金额等指标。最后,我们将聚合后的数据重命名列名,并输出到一个新的CSV文件中作为事实表数据。