医学数据分析实训 项目三 关联规则分析预备项目---购物车分析

文章目录

1 预备项目

关联规则分析实践---------购物车分析

python 复制代码
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)
# 读入数据
df_Retails = pd.read_excel('input/Online Retail.xlsx')
df_Retails.head()
python 复制代码
# 数据理解
print(df_Retails.shape)

df_Retails.columns

df_Retails.describe()


python 复制代码
#查看国家一列的取值
df_Retails.Country.unique()
#各国家的购物数量
df_Retails["Country"].value_counts()
#查看InvoiceNo一列中是否有重复的值
df_Retails.duplicated(subset=["InvoiceNo"]).any()
#是否有缺失值
df_Retails.isna().sum()
df_Retails['InvoiceNo'].isnull().sum(axis = 0)
python 复制代码
python 复制代码
#空格处理
df_Retails['Description'] = df_Retails['Description'].str.strip()
# Description: Product (item) name. Nominal.
#查看是否有缺失值
df_Retails['Description'].isna().sum()
#缺失值处理
df_Retails.dropna(axis=0
                  , subset=['Description']
                  , inplace=True)
print(df_Retails.shape)
#查看是否有缺失值
print(df_Retails['Description'].isna().sum())
#删除含有C字母的已取消订单
df_Retails['InvoiceNo'] = df_Retails['InvoiceNo'].astype('str')

df_Retails = df_Retails[~df_Retails['InvoiceNo'].str.contains('C')]
df_Retails.shape
python 复制代码
#将数据改为每一行一条购物记录
#考虑到内存限制只计算Germany,全部计算则计算量太大
df_ShoppingCarts = (df_Retails[df_Retails['Country'] =="Germany"]
                    .groupby(['InvoiceNo', 'Description'])['Quantity']
                    .sum()
                    .unstack()
                    .reset_index()
                    .fillna(0)
                    .set_index('InvoiceNo'))

print(df_ShoppingCarts.shape)

df_ShoppingCarts.head()
python 复制代码
#查看InvoiceNo一列中是否有重复的值
df_Retails.duplicated(subset=["InvoiceNo"]).any()

def encode_units(x):
    if x <= 0:
        return 0
    if x >= 1:
        return 1

df_ShoppingCarts_sets = df_ShoppingCarts.map(encode_units)

df_ShoppingCarts_sets.head()

1 产生频繁集

python 复制代码
# 产生频繁集 最小支持度为0.07, 在输出中使用原始列名
df_Frequent_Itemsets = apriori(df_ShoppingCarts_sets
                               , min_support=0.07
                               , use_colnames=True)
df_Frequent_Itemsets

2 产生关联规则

python 复制代码
# 生成关联规则,使用提升度(lift)作为度量 置提升度的最小阈值为 1,表示无正相关关系的规则也会被计算
df_AssociationRules = association_rules(df_Frequent_Itemsets
                                        , metric="lift"
                                        , min_threshold=1)
#输出结果的解读:https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/frequent_patterns/association_rules/
df_AssociationRules.head()
python 复制代码
# 筛选关联规则 筛选提升度不小于 2 置信度不小于 0.8 的关联规则
df_A= df_AssociationRules[(df_AssociationRules['lift'] >= 2) &
                          (df_AssociationRules['confidence'] >= 0.8) ]
df_A
python 复制代码
# 可视化结果
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(x = "support"
                , y = "confidence"
                , size = "lift"
                , data = df_AssociationRules)
plt.show()
相关推荐
bmcyzs5 小时前
【展厅多媒体】触摸查询一体机实现数据可视化
经验分享·科技·信息可视化·数据挖掘·数据分析·设计规范
Dev7z10 小时前
舌苔舌象分类图像数据集
人工智能·分类·数据挖掘
CoookeCola10 小时前
MovieNet(A holistic dataset for movie understanding) :面向电影理解的多模态综合数据集与工具链
数据仓库·人工智能·目标检测·计算机视觉·数据挖掘
jarreyer13 小时前
常见分析方法与对应图表汇总
python·信息可视化·数据分析
m***记14 小时前
Python 数据分析入门:Pandas vs NumPy 全方位对比
python·数据分析·pandas
西贝爱学习19 小时前
2025电脑价格数据集/构建电脑价格预测模型/数据量为 10 万行
数据分析·电脑
中达瑞和-高光谱·多光谱20 小时前
多光谱图像颜色特征用于茶叶分类的研究进展
人工智能·分类·数据挖掘
Q264336502321 小时前
【有源码】基于Python与Spark的火锅店数据可视化分析系统-基于机器学习的火锅店综合竞争力评估与可视化分析-基于用户画像聚类的火锅店市场细分与可视化研究
大数据·hadoop·python·机器学习·数据分析·spark·毕业设计
weixin_519535771 天前
从ChatGPT到新质生产力:一份数据驱动的AI研究方向指南
人工智能·深度学习·机器学习·ai·chatgpt·数据分析·aigc
青云交2 天前
Java 大视界 -- Java 大数据在智能电网电力市场交易数据分析与策略制定中的关键作用
数据分析·数据采集·数据存储·交易策略·智能电网·java 大数据·电力市场交易