如何将数据框转换为Apriori算法的数据框。

Posted 2023-02-19

我有一个数据框是这样的

我的目标是找到什么产品在一起卖的最多。因此，我决定使用Apriori算法，所以我试图将一个数据框转换为这样的东西。

最好的方法是什么？

如果有更好的方法找到我想找的东西，如果你能给我建议另一种方法，我将感激不尽。

答案

只要按ID分组，得到一个产品列表，将这些产品的数组输入Apriori。

from apyori import apriori

df = pd.DataFrame('ID':[1,2,1,2,3,2], 'product':['ball','bat','bat','car','baloon','ball'])

list(apriori(df.groupby('ID')['product'].apply(list).values))

輸出結果

[RelationRecord(items=frozenset('ball'), support=0.6666666666666666, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('ball'), confidence=0.6666666666666666, lift=1.0)]),
 RelationRecord(items=frozenset('baloon'), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('baloon'), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0)]),
 RelationRecord(items=frozenset('bat'), support=0.6666666666666666, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('bat'), confidence=0.6666666666666666, lift=1.0)]),
 RelationRecord(items=frozenset('car'), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('car'), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0)]),
 RelationRecord(items=frozenset('bat', 'ball'), support=0.6666666666666666, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('bat', 'ball'), confidence=0.6666666666666666, lift=1.0), OrderedStatistic(items_base=frozenset('ball'), items_add=frozenset('bat'), confidence=1.0, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('bat'), items_add=frozenset('ball'), confidence=1.0, lift=1.5)]),
 RelationRecord(items=frozenset('ball', 'car'), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('ball', 'car'), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0), OrderedStatistic(items_base=frozenset('ball'), items_add=frozenset('car'), confidence=0.5, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('car'), items_add=frozenset('ball'), confidence=1.0, lift=1.5)]),
 RelationRecord(items=frozenset('bat', 'car'), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('bat', 'car'), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0), OrderedStatistic(items_base=frozenset('bat'), items_add=frozenset('car'), confidence=0.5, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('car'), items_add=frozenset('bat'), confidence=1.0, lift=1.5)]),
 RelationRecord(items=frozenset('bat', 'ball', 'car'), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset('bat', 'ball', 'car'), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0), OrderedStatistic(items_base=frozenset('ball'), items_add=frozenset('bat', 'car'), confidence=0.5, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('bat'), items_add=frozenset('ball', 'car'), confidence=0.5, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('car'), items_add=frozenset('bat', 'ball'), confidence=1.0, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('bat', 'ball'), items_add=frozenset('car'), confidence=0.5, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('ball', 'car'), items_add=frozenset('bat'), confidence=1.0, lift=1.5), OrderedStatistic(items_base=frozenset('bat', 'car'), items_add=frozenset('ball'), confidence=1.0, lift=1.5)])]