设事务集如下：（可以自己设计事务数据集） TID Items 001 ：a,c,d,f,n 002 ：b,c,d,e,f,i,k 003 ：d,e,f,g,m 004 ：b,f,p,s 005 ：c,d,f,s 006 ：a,b,c,e,h,o （1）设最小支持度阈值为40%和最小置信度阈值为70%，使用apyori库进行频繁项分析，并输出频繁项集及其支持度以及规则，规则输出格式如下：

很抱歉，作为一个语言模型，我无法进行库的操作。但是，我可以告诉你一个大致的流程和输出格式。

首先，你需要将事务集转化为apyori库所需要的格式，即把每个事务中的项（Items）转化为一个列表，然后将所有事务组成一个大列表。例如，对于上述数据集，你需要转化为以下格式：

transactions = [
    ['a', 'c', 'd', 'f', 'n'],
    ['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'i', 'k'],
    ['d', 'e', 'f', 'g', 'm'],
    ['b', 'f', 'p', 's'],
    ['c', 'd', 'f', 's'],
    ['a', 'b', 'c', 'e', 'h', 'o']
]

然后，你可以使用apyori库的apriori函数进行频繁项集分析，设置最小支持度阈值和最小置信度阈值，并获取频繁项集和关联规则。示例代码如下：

from apyori import apriori

# Perform apriori algorithm
results = list(apriori(transactions, min_support=0.4, min_confidence=0.7))

# Print frequent itemsets and their support
for result in results:
    print(f'Items: {result.items}, Support: {result.support}')

# Print association rules
for result in results:
    for rule in result.ordered_statistics:
        antecedent = ', '.join(rule.items_base)
        consequent = ', '.join(rule.items_add)
        print(f'{antecedent} => {consequent} (Confidence: {rule.confidence})')

输出结果的格式如下：

Items: ('a', 'c', 'd', 'f'), Support: 0.3333333333333333
Items: ('b', 'c', 'd', 'f'), Support: 0.3333333333333333
...

a, c => d (Confidence: 1.0)
b, c => d (Confidence: 1.0)
...