如何将 Item_ID 转换为列以执行 Apriori 算法 Python？

编程问答 2022-05-01

问题描述

我有 DataSet 个销售订单。 我想在这个数据集中找到频繁项集。 真不知道怎么实现。 在每个网页中，即使在 youtube 中也只有一个示例！！ 我使用 groupby 来查找不同的 users 及其 item_id，如下所示。

df = pd.read_csv('orders.csv')
df2 = df.groupby(['ID_Customer','ID_Item']).sum()
print(df2.head())

结果是：

                     ID_Order  Amount_Gross_Order  Quantity_item
ID_Customer ID_Item                                             
466132   
        42545     1739614          29598889.0            1.0
        75068     6633327            119266.0            1.0
        80046     4909041             15000.0            1.0
        81692     2282609             68807.0            2.0

我想将每个 item_id 设置为一列，以将 0 或 1 指定为 apriori 的可执行模式。 我尝试了一些解决方案，但通常会崩溃。 我怎样才能真正运行 apriori？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

aprioridata-miningdatasetdatasetdatasetpython