代码太不详细了，可以再详细一点吗

非常抱歉，我来详细解释一下这份代码的实现过程。

首先，我们需要载入数据集，这里用一个简单的例子作为示范，数据集如下：

[[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]

接下来，我们需要用一些辅助函数来实现Apriori算法的核心步骤。

第一个函数是 `createC1()`，它用于生成第一个候选项集 C1。这里我们只需要遍历整个数据集，每次将出现过的项添加到 C1 中即可。需要注意的是，这里我们将项转换成了 frozenset 类型，这是因为 Python 的 set 类型是无序的，而 frozenset 类型是可哈希的，可以用作字典的键。

def createC1(dataSet):
    C1 = []
    for transaction in dataSet:
        for item in transaction:
            if not [item] in C1:
                C1.append([item])
    C1.sort()
    return list(map(frozenset, C1))

接下来是 `scanD()` 函数，它用于计算每个候选项集的支持度，并返回满足最小支持度要求的频繁项集。这里我们需要遍历整个数据集，对于每个候选项集，计算它在数据集中出现的次数，然后计算它的支持度。最后，筛选出支持度大于等于最小支持度的频繁项集，并返回。

def scanD(D, Ck, minSupport):
    ssCnt = {}
    for tid in D:
        for can in Ck:
            if can.issubset(tid):
                if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1
                else: ssCnt[can] += 1
    numItems = float(len(D))
    retList = []
    supportData = {}
    for key in ssCnt:
        support = ssCnt[key] / numItems
        if support >= minSupport:
            retList.insert(0, key)
        supportData[key] = support
    return retList, supportData

接下来是 `aprioriGen()` 函数，它用于根据上一层的频繁项集生成下一层的候选项集。这里我们需要遍历上一层的频繁项集，每次选择两个频繁项集进行组合，生成新的候选项集。需要注意的是，组合的过程中，我们只需要将两个频繁项集的前 k-2 个项比较是否相同，如果相同，则将这两个频繁项集合并成一个新的候选项集。

def aprioriGen(Lk, k): 
    retList = []
    lenLk = len(Lk)
    for i in range(lenLk):
        for j in range(i+1, lenLk):
            L1 = list(Lk[i])[:k-2]; L2 = list(Lk[j])[:k-2]
            L1.sort(); L2.sort()
            if L1 == L2:
                retList.append(Lk[i] | Lk[j])
    return retList

最后，是 `apriori()` 函数，它是整个 Apriori 算法的主函数。首先，我们需要生成第一个候选项集 C1，并将其转换成频繁项集 L1。接着，我们需要重复执行以下步骤：

1. 根据上一层的频繁项集 Lk-1，生成下一层的候选项集 Ck；
2. 计算候选项集 Ck 的支持度，并筛选出支持度大于等于最小支持度的频繁项集 Lk；
3. 如果 Lk 不为空，则将其加入频繁项集列表 L 中。

重复执行上述步骤，直到无法再生成新的频繁项集为止。

def apriori(dataSet, minSupport = 0.5):
    C1 = createC1(dataSet)
    D = list(map(set, dataSet))
    L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport)
    L = [L1]
    k = 2
    while (len(L[k-2]) > 0):
        Ck = aprioriGen(L[k-2], k)
        Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport)
        supportData.update(supK)
        L.append(Lk)
        k += 1
    return L, supportData

这就是整个 Apriori 算法的 Python 实现代码。当我们调用 `apriori()` 函数时，它将返回一个列表 L 和一个字典 supportData，其中 L 包含所有的频繁项集，supportData 包含每个频繁项集的支持度。