写一串关联分析的jupyter代码

以下是一个使用Apriori算法进行关联分析的简单示例代码，基于Python和Pandas库实现：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 加载数据集
data = pd.read_csv('market_basket.csv', header=None)

# 将数据集转换为适合进行关联分析的格式
trans = []
for i in range(len(data)):
    trans.append([item for item in data.iloc[i] if item is not pd.np.nan])

# 使用Apriori算法计算频繁项集
frequent_itemsets = apriori(trans, min_support=0.05, use_colnames=True)

# 根据频繁项集计算关联规则，设置置信度阈值为0.7
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 输出关联规则结果
print(rules)

其中，`market_basket.csv`是一个包含多个交易记录的数据集，每个交易记录包含多个商品。代码中使用Apriori算法计算出频繁项集，然后根据频繁项集计算关联规则，并设置置信度阈值为0.7。最后输出关联规则结果。