Apriori算法产生频繁项集时，有两个约定俗成的规则： 1.如果一个项集是频繁的，则它的所有子集一定也是频繁的。 2.如果一个项集是非频繁的，则它的所有超集也一定是非频繁的。 在关联规则挖掘过程中，对项集的子集进行统计有一定的价值。 本题要求实现一个函数，统计某个频繁项集的非空子集的个数。

好的，我可以回答这个问题。统计某个频繁项集的非空子集的个数可以通过以下方式实现：

1. 首先，我们需要确定该频繁项集的大小，即包含多少个元素。

2. 然后，我们可以使用组合数学的知识，计算出该频繁项集的所有非空子集的个数。具体来说，对于一个大小为n的集合，其非空子集的个数为2^n-1。

3. 最后，我们需要将计算结果减去该频繁项集本身，因为该项集不是其自身的子集。

下面是一个示例代码，可以实现上述功能：

def count_subsets(frequent_itemset):
    n = len(frequent_itemset)
    num_subsets = 2**n - 1
    return num_subsets - 1

其中，frequent_itemset是一个频繁项集，可以是一个列表或集合等数据结构。函数返回的是该频繁项集的非空子集的个数。

希望这个回答能够帮到你！