python实现按照Flist从后往前选择后缀项进行挖掘 1. 挖掘所有后缀为“啤酒”的频繁模式 a. 寻找所有后缀为“啤酒”的路径 b. 挖掘后缀为“啤酒”的条件模式库 c. 去掉“啤酒”条件模式库中的非频繁项 d. 构造“啤酒”条件FP树 e. 依据条件FP树，生成频繁2-项集 f. 在得到“饮料”为后缀的FP树后，根据FP树的Flist中的项，将条件后缀扩展为{牛奶，饮料}、{纸尿裤，饮料}、{奶酪，饮料}并输出为频繁模式，递归进行上述步骤。

首先，我们需要构建原始数据的FP树，并生成Flist表。然后，根据Flist表，从后往前选择后缀项进行挖掘。

1. 挖掘所有后缀为“啤酒”的频繁模式

a. 寻找所有后缀为“啤酒”的路径

从FP树的根节点开始，遍历FP树，找到所有以“啤酒”为结尾的路径。对于每个路径，记录路径上所有的前缀，即为以“啤酒”为后缀的频繁项。

b. 挖掘后缀为“啤酒”的条件模式库

对于每个以“啤酒”为后缀的频繁项，从FP树中找到包含该频繁项的所有路径。将这些路径中去掉“啤酒”节点后的剩余部分作为该频繁项的条件模式库。

c. 去掉“啤酒”条件模式库中的非频繁项

对于每个“啤酒”条件模式库，统计其中每个项的出现次数，去掉不满足最小支持度的项。

d. 构造“啤酒”条件FP树

根据“啤酒”条件模式库构造“啤酒”条件FP树。

e. 依据条件FP树，生成频繁2-项集

对于“啤酒”条件FP树的每个节点，统计其子树中所有项的出现次数，去掉不满足最小支持度的项，生成频繁2-项集。

f. 在得到“饮料”为后缀的FP树后，根据FP树的Flist中的项，将条件后缀扩展为{牛奶，饮料}、{纸尿裤，饮料}、{奶酪，饮料}并输出为频繁模式，递归进行上述步骤。

重复上述步骤，直到没有更多的后缀项可以选择，即得到所有频繁模式。

相关问题

python 里for k,v in Flist.items():的顺序是如何的？

### 回答1：
在 python 中，对字典进行遍历时，使用 `for k, v in Flist.items():` 这种形式会遍历出字典中的所有键值对，并将键和值分别赋值给变量 `k` 和 `v`。

在这个例子中，遍历顺序是按照字典的插入顺序进行遍历的。如果希望按照字典的键进行排序，可以使用 `for k, v in sorted(Flist.items()):` 这种形式。

请注意，如果你在使用 Python 3.7 或更新版本，那么字典在遍历时是保持插入顺序的。但在早期版本中，字典遍历的顺序是随机的。

### 回答2：
在Python中，字典数据类型是无序的，这意味着其中的键-值对没有特定的顺序。因此，在遍历字典时，无法保证键-值对的顺序。不过，Python3.7之后的版本中，字典开始保持插入顺序，在很多情况下可以保持遍历时的顺序。

所以，假设Flist是一个字典类型的变量，它的键-值对的遍历顺序可能会与它们在字典中的插入顺序一致。但是，这个顺序也可能受到其他因素的影响，比如字典的重建、哈希散列等。

总结起来，在Python中遍历字典时，无法确定键-值对的顺序。如果你需要确保特定顺序的遍历，可以使用collections模块中的OrderedDict数据类型，它会记住插入顺序。这样，通过for循环遍历OrderedDict对象的键-值对时，会按照插入的顺序进行遍历。

### 回答3：
在Python中，通过 `for k,v in Flist.items():` 循环遍历字典 `Flist` 时，其顺序是无序的。字典是一个无序的键值对集合，因此遍历时会以随机的顺序返回键和对应的值。这是因为字典的内部实现是基于哈希表，它使用哈希函数将键映射到存储位置，而不是按照插入的顺序存储。

如果你想要遵循特定的顺序遍历字典，可以使用 `collections` 模块中的 `OrderedDict` 类。在 `OrderedDict` 中，字典的元素会按照插入的顺序进行排序。使用 `OrderedDict` 与普通字典的用法是相同的，只需将字典的创建方式改为 `Flist = OrderedDict()` 即可。

另外，如果你只需要遍历字典的键或者值，可以分别使用 `Flist.keys()` 和 `Flist.values()` 方法来遍历。这两个方法的顺序与 `Flist.items()` 方法相同，也是无序的。

用python优化它：这段代码什么意思：n=4 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbababaababbba'), 'value': [1,2,np.nan,2,4,np.nan,9,2,np.nan,3,7,6,8,np.nan,6,np.nan,np.nan,0,6,5]}) ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] movingaverage1=[] movingaverage2=[] len1=len(ndfa["value"]) len2=len(ndfb["value"]) for i in range(1,len1+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfa[:1])["value"])): movingaverage1.append(0) else: sub_ndfa=ndfa[:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfa=ndfa[i-n:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) for i in range(1,len2+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfb[:1])["value"])): movingaverage2.append("0") else: sub_ndfb=ndfb[:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfb=ndfb[i-n:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) #确定顺序 astation=[] bstation=[] nlist=[] c=0 d=0 e=0 for i in df["group"]: if i=="a": astation.append(c) else: bstation.append(c) c+=1 for i in range(0,len1+len2): if i in astation: nlist.append(movingaverage1[d]) d+=1 else: nlist.append(movingaverage2[e]) e+=1 flist=pd.Series(nlist) print(flist)

这段代码实现了对DataFrame中按照"group"分组后，对"value"一列进行滑动平均的计算，并将计算结果存储在两个列表中（分别对应两个不同的"group"）。

首先，将DataFrame按照"group"分成两个子集ndfa和ndfb。然后，分别对这两个子集的"value"一列计算滑动平均，计算方式是每次向前移动1个单位进行平均，如果当前位置与之前的(n-1)个位置有nan值，则将平均值设为0。最终，将每次计算的结果存储在两个不同的列表中，分别对应两个不同的"group"。