商品零售购物篮分析（1.）导入 pandas ，使用 read _ excel (）函数将" GoodsOrder . csv "数据读入 Python 中。（2）利用 pandas 根据每位顾客的 id 合并数据，并把这些数据转换成矩阵，以便规则的寻找与记录。 （3）使用 Apriori 关联规则算法，输入算法的最小支持度与最小置信度，以此获得购物篮的关联关系规则，并将规则进行保存。

好的，以下是回答你的问题：

1. 导入 pandas 和读取 csv 文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel("GoodsOrder.csv")

2. 合并数据并转换为矩阵：

# 合并数据
merged_data = data.groupby('id')['goods'].apply(list).reset_index(name='items')

# 转换为矩阵
matrix = merged_data['items'].tolist()

3. 使用 Apriori 关联规则算法：

from efficient_apriori import apriori

# 指定最小支持度和最小置信度
itemsets, rules = apriori(matrix, min_support=0.1, min_confidence=0.5)

# 打印规则
for rule in rules:
    print(rule)

其中，`min_support` 为最小支持度，表示项集在所有项集中出现的频率；`min_confidence` 为最小置信度，表示规则的可信度。在实际应用中，这两个参数需要根据数据集的具体情况进行调整。

希望以上回答能够解决你的问题。如果你还有其他问题，可以随时问我。