利用GoodsOrder_AI_12.csv购物单数据集和GoodsTypes_AI_12.csv商品种类数据集进行关联分析，并写出其代码及代码注释

在Python中，我们可以使用pandas库来处理CSV文件并进行关联分析。假设这两个数据集分别包含了订单信息（GoodsOrder_AI_12.csv）和商品类型（GoodsTypes_AI_12.csv）。这里是一个基本的代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
# GoodsOrder_AI_12.csv - 订单数据集，包含订单ID，商品ID，和其他相关信息
order_df = pd.read_csv('GoodsOrder_AI_12.csv')

# GoodsTypes_AI_12.csv - 商品类型数据集，包含商品ID和商品类型
type_df = pd.read_csv('GoodsTypes_AI_12.csv')

# 首先，我们需要合并两个数据集，通过商品ID关联起来
merged_df = pd.merge(order_df, type_df, on='Product_ID')  # 假设Product_ID是两表的公共字段

# 然后计算每个商品类型的频次，这将帮助我们了解哪些商品组合在一起最常见
item_frequency = merged_df.groupby(['Product_Type', 'Order_ID']).size().reset_index(name='Frequency')

# 接下来，可以使用Apriori算法或其他关联规则学习算法来找到频繁项集和关联规则
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 创建交易编码对象
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit_transform(item_frequency[['Product_Type', 'Order_ID']].values)

# 将编码转换为DataFrame并创建事务数据
df_transactions = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_, index=item_frequency.index)

# 使用Apriori算法生成频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_transactions, min_support=0.1)  # 可以调整最小支持度阈值

# 从频繁项集中提取关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.5)  # 可以调整提升率阈值

# 打印出关联规则结果
print(rules.head())