我有一个这样的数据集:
Id|Sem|Grade|Rating|SUB1|2|A|3|sub11|4|C|1|sub22|2|B|2|sub1我想对上述数据形成关联规则，并向学生推荐sub1,sub2。我尝试了:
records=[]for i in range(0,60): records.append([str(df.values[i,j]) for j in range(0,5)])from apyori import aprioriassosciation_rules=apriori(records,min_support=0.1)assosciation_results=list(assosciation_rules)输出结果难以理解。有什么更好的方法吗？输出结果是这样的:
[RelationRecord(items=frozenset({'0'}), support=0.3333333333333333, ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(), items_add=frozenset({'0'}), confidence=0.3333333333333333, lift=1.0)]),....回答：
试试这个:
for i in range(0,60): records.append([df.columns[j]+'='+str(df.values[i,j]) for j in range(0,5)])这样做可以a) 提高可读性，b) 解决代码将所有零视为相同（不管它们来自哪个列）的错误
