Django中使用关联规则挖掘，对数据中的17个子类别进行分析，实现子类别商品推荐，并可视化的所有代码

很抱歉，由于代码量较大，无法在这里直接提供所有的代码。不过，我可以给你提供一些实现的思路和参考代码：

1. 数据预处理

import pandas as pd

# 读取原始数据，进行清洗和格式化
data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna()  # 删除含有缺失值的行
data = data.astype(str)  # 将所有数据类型转化为字符串类型，便于后续处理

# 将数据转化为可以输入到关联规则挖掘算法中的格式
transactions = []
for i in range(len(data)):
    transaction = set(data.iloc[i])
    transactions.append(transaction)

2. 关联规则挖掘

from apyori import apriori

# 使用Apriori算法进行关联规则挖掘
rules = apriori(transactions, min_support=0.1, min_confidence=0.5, min_lift=1.0, min_length=2)

# 输出挖掘出的关联规则
for rule in rules:
    print(rule)

3. 子类别商品推荐

# 根据挖掘出的关联规则，对用户的历史购买记录和当前选购的商品进行匹配，推荐与其相关的子类别商品
def recommend(product):
    related_categories = set()
    for rule in rules:
        if product in rule.items_base:
            related_categories.update(rule.items_add)
    return related_categories

4. 可视化

from django.shortcuts import render

def recommend_view(request):
    product = request.GET.get('product')
    related_categories = recommend(product)
    context = {'product': product, 'related_categories': related_categories}
    return render(request, 'recommend.html', context)

在Django的模板文件recommend.html中，可以使用相关的HTML和CSS代码，将推荐结果可视化展示给用户。

希望这些代码和思路能够对你有所帮助。