#?Apriori

#?Importing?the?libraries
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?pandas

#?數據處理
#dataset?=?pandas.read_csv（‘Market_Basket_Optimisation.csv‘?header?=?None）
dataset?=?pandas.read_csv（‘groceries.csv‘header?=?None）

transactions?=?[]
for?i?in?range（0?dataset.shape[0]）:
????transactions.append（[str（dataset.values[ij]）?for?j?in?range（0?dataset.shape[1]）]）

#?對數據及使用apyori算法
from?apyori?import?apriori
rules?=?apriori（transactions?min_support?=?0.01?min_confidence?=?0.3?min_lift?=?2?min_length?=?2）

#?可視化結果
results?=?list（rules）

#?打印各項集情況
print（“=“*90）
print（“Items“）
for?result?in?results:
????if?‘nan‘?in?list（result.items）:
????????continue
????print（“=“*70）
????print（“frequent?“?+?str（len（list（result.items）））?+?“-itemsets?\t\t\t?support?\t?lift?“）
????#print（“=“*80）
????print（list（result.items）?
??????????round（result.support4）
??????????round（result.ordered_statistics[0].lift））


#?打印關聯規則
print（“=“*90）
print（“Rules“）
for?result?in?results:
????if?‘

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件??????302908??2018-11-19?02:23??Market_Basket_Optimisation.csv
?????目錄???????????0??2019-04-27?19:18??__MACOSX\
?????文件?????????244??2018-11-19?02:23??__MACOSX\._Market_Basket_Optimisation.csv
?????文件??????782048??2019-04-27?15:52??groceries.csv
?????文件?????????244??2019-04-27?15:52??__MACOSX\._groceries.csv
?????文件???????13808??2019-04-26?19:09??apyori.py
?????文件?????????172??2019-04-26?19:09??__MACOSX\._apyori.py
?????文件????????1733??2019-04-27?19:17??apriori.py
?????文件?????????172??2019-04-27?19:17??__MACOSX\._apriori.py