使用Apriori算法对商品订单数据进行关联规则挖掘代码python

以下是使用Apriori算法对商品订单数据进行关联规则挖掘的Python代码：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 读取数据
data = pd.read_csv('order_data.csv', header=None)

# 将数据转换为one-hot编码格式
data_hot_encoded = data.stack().str.get_dummies().sum(level=0)

# 使用Apriori算法找到频繁项集
frequent_itemsets = apriori(data_hot_encoded, min_support=0.1, use_colnames=True)

# 根据频繁项集计算关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出关联规则
print(rules)

其中，`order_data.csv`是包含订单数据的CSV文件，每行表示一个订单，每个订单包含多个商品。`min_support`参数用于控制频繁项集的最小支持度，`metric`参数用于控制关联规则的评价指标，这里使用了Lift指标，`min_threshold`参数用于控制关联规则的最小阈值。最后，输出的`rules`变量包含了所有满足条件的关联规则。