import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder data = [['西红柿', '排骨', '鸡蛋'], ['西红柿', '茄子'], ['鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '茄子'], ['西红柿', '排骨', '袜子', '酸奶'], ['鸡蛋', '茄子', '酸奶'], ['排骨', '鸡蛋', '茄子'], ['土豆', '鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '鞋子', '土豆']] data = [list(set(d)) for d in data] t=['土豆','排骨','茄子','袜子','西红柿','酸奶','鞋子','鸡蛋'] T = TransactionEncoder() data = T.fit_transform(data, sparse=False).astype(int) df1 = pd.DataFrame(data, columns=T.columns_) df = df1.reset_index(drop=True).rename(columns={'index': 'I'}) df.insert(0, 'ID', ['I{}'.format(i) for i in range(1, len(df)+1)]) df = df.reset_index(drop=True) df.columns.name = None print(df) rules = [('西红柿','排骨'), ('排骨','西红柿'), ('袜子','鸡蛋'), ('茄子','排骨'), ('茄子','西红柿'), ('茄子','鸡蛋')] from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules freq_itemsets = apriori(df1, min_support=0.2, use_colnames=True) rules = association_rules(freq_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5) rules = rules.sort_values(by=['confidence'], ascending=False) pd.options.display.float_format = '{:.6f}'.format print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence']])。这个代码涉及的第三方库是什么?这个库的主要功能是什么?
时间: 2023-08-20 11:42:54 浏览: 39
这个代码涉及的第三方库是mlxtend。这个库的主要功能是提供机器学习算法和工具,包括数据预处理、特征选择和模型评估等方面,同时也提供了频繁模式挖掘和关联规则挖掘等数据挖掘算法。在这个代码中,使用了该库中的TransactionEncoder和association_rules函数来实现频繁模式挖掘和关联规则挖掘。
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import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正
这段代码的错误是缺少空格和换行符,正确的代码如下:
```
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
# 读取 Excel 文件数据
df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')
dataset = df.values.tolist()
print(dataset)
te = TransactionEncoder()
te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)
df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)
# 应用 Apriori 算法检测频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)
# 输出结果
print(frequent_itemsets)
```
import torch import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
这段代码导入了三个库:torch、pandas和sklearn。torch是PyTorch深度学习框架的Python接口,pandas是一个用于数据处理和分析的Python库,sklearn则是Python中流行的机器学习库。这段代码还使用了sklearn库中的两个类:LabelEncoder和OneHotEncoder。LabelEncoder用于将文本标签转换为数字标签,OneHotEncoder则用于将数字标签转换为独热编码。这两个类通常被用于数据预处理中的特征编码。