使用apriori对爬取得数据进行关联规则

可以使用Python的mlxtend库中的Apriori算法对爬取到的数据进行关联规则分析。下面是示例代码：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
import pandas as pd

# 假设从网站上爬取到了以下交易数据
data = [['牛奶', '面包', '尿布'],
        ['尿布', '花生酱', '酸奶', '面包'],
        ['酸奶', '尿布', '花生酱'],
        ['尿布', '酸奶', '面包', '花生酱'],
        ['面包', '牛奶', '花生酱', '酸奶']]

# 将交易数据转换成适合Apriori算法输入的形式
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# 使用Apriori算法找到频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.6, use_colnames=True)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.8)

# 输出结果
print(rules)

上述代码中，我们使用了TransactionEncoder将交易数据转换成适合Apriori算法输入的形式，然后使用Apriori算法找到频繁项集，并使用association_rules根据频繁项集生成关联规则。最后，我们输出了关联规则。

需要注意的是，这只是一个示例代码。实际上，你需要根据爬取到的数据对代码进行相应的修改，以适应你的数据。