import pandas as pd
from efficient_apriori import apriori

# 由于原始数据没有表头，header=None，不将第一行作为head
dataset = pd.read_csv('./DataSet/Market_Basket_Optimisation.csv', header=None)

# 提取有效数据
trans = []
for i in range(0, dataset.shape[0]):
    temp = []
    for j in range(0, 20):
        if str(dataset.values[i, j]) != 'nan':
           temp.append(str(dataset.values[i, j]))
    trans.append(temp)

# 挖掘频繁项集和频繁规则
itemsets, rules = apriori(trans, min_support=0.02,  min_confidence=0.4)

# 结果输出
print("频繁项集：", itemsets)
print("关联规则：", rules)

import pandas as pd
from efficient_apriori import apriori

# 由于原始数据没有表头，header=None，不将第一行作为head
dataset = pd.read_csv('./DataSet/Market_Basket_Optimisation.csv', header=None)

# 提取有效数据
trans = []
for i in range(0, dataset.shape[0]):
    temp = []
    for j in range(0, 20):
        if str(dataset.values[i, j]) != 'nan':
           temp.append(str(dataset.values[i, j]))
    trans.append(temp)

# 挖掘频繁项集和频繁规则
itemsets, rules = apriori(trans, min_support=0.02,  min_confidence=0.4)

# 结果输出
print("频繁项集：", itemsets)
print("关联规则：", rules)

# 由于原始数据没有表头，header=None，不将第一行作为head # 提取有效数据 # 挖掘频繁项集和频繁规则 # 结果输出