import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 超市数据集 data = pd.DataFrame(pd.read_excel('D:\\桌面安装文件\\超市销售分析20-23.xls')) # 数据清洗 # 保留两位小数 data = round(data, 2) # 检查空值 print("空值统计：") print(data.isnull().sum()) # 删除含有空值的行 data = data.dropna() # 检查重复行 print("重复行统计：") print(data.duplicated().sum()) # 删除重复行 data = data.drop_duplicates() # 假设数据集中有一个名为'交易ID'的列和一个或多个商品列 # 示例中我们假设商品列名为'商品1', '商品2', ..., '商品N' # 我们需要将这些商品列转换为适合Apriori算法处理的格式（热编码的二进制矩阵） # 获取所有商品列的名称 product_columns = [col for col in data.columns if '商品' in col] print(product_columns) 无法获取所以商品列的名称

<think>好的，我需要帮助用户解决他们在使用Pandas进行数据预处理时遇到的问题。用户提供的代码中，尝试通过检查列名是否包含“商品”来获取所有商品列，但发现无法正确获取这些列名。 首先，我需要分析用户的数据集结构。用户的DataFrame是从Excel文件读取的，列名可能并不包含“商品”这个词。例如，可能实际列名是“产品”、“类别”或其他词汇，或者商品信息分布在不同的列结构中，比如每个交易的商品列表可能存储在一个单独的列中，而不是多个以“商品”开头的列。 接下来，用户的数据清洗步骤包括处理空值和重复值，这部分代码看起来没问题。但问题出现在product_columns的获取上，因为print(product_columns)返回空列表，说明没有列名包含“商品”关键词。 可能的解决方案包括： 1. 检查实际列名，确保正确匹配关键词。用户可能需要打印所有列名，确认是否有与“商品”相关的列。例如，使用data.columns查看所有列名。 2. 如果商品信息存储在一个单独的列中（如“商品列表”），每个条目是多个商品组成的字符串或列表，那么需要拆分这个列并进行热编码处理。 3. 调整列名匹配方式，比如使用更灵活的正则表达式，或者根据数据集的实际结构重新确定商品列的位置。 用户可能需要将每个交易的商品拆分为单独的存在项，转换为适合Apriori算法的格式。例如，使用pandas的str.get_dummies方法或自定义函数进行热编码。 最后，建议用户检查数据集的列名结构，并提供示例数据，以便更准确地调整代码。同时，指导如何将交易数据转换为适合关联规则挖掘的格式，比如使用TransactionEncoder类来处理。 相关问题需要围绕数据处理、Apriori算法应用、数据清洗等问题展开，帮助用户深入理解后续步骤可能遇到的挑战。</think><< 代码中出现`print(product_columns)`输出空列表的原因是：数据集的列名中不包含"商品"关键字。以下是具体分析和解决方案： **问题分析：** 1. 列名不匹配：数据集的列名可能使用其他命名方式（如"产品"、"品项"等） 2. 数据结构问题：商品信息可能存储在一个列中（如"购买商品"列包含多个商品），而不是多个商品列 3. 编码问题：列名可能包含不可见字符或使用英文命名（如"product"） **解决方案：** 1. 查看实际列名： ```python print(data.columns.tolist()) ``` 2. 如果商品信息存储在单个列中（示例假设列名为'购买商品'）： ```python # 分割商品字符串（假设用逗号分隔） data['购买商品'] = data['购买商品'].str.split(',') # 创建交易列表格式 transactions = data['购买商品'].tolist() # 使用TransactionEncoder进行编码 from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions) encoded_df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) ``` 3. 如果商品信息分布在多个列中（但列名不含"商品"）： ```python # 假设商品列是第3列到第10列 product_columns = data.columns[2:10] # 根据实际情况调整索引 ``` 4. 使用正则表达式匹配列名： ```python import re product_columns = [col for col in data.columns if re.search(r'商品|产品|品项', col)] ``` **完整处理流程建议：** ```python # 查看实际列名 print("所有列名：", data.columns.tolist()) # 假设存在'交易ID'和'商品列表'列 if '商品列表' in data.columns: # 创建交易列表 transactions = data.groupby('交易ID')['商品列表'].apply(list).reset_index()['商品列表'] # 使用TransactionEncoder from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(transactions) encoded_df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 应用Apriori算法 frequent_itemsets = apriori(encoded_df, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1) ``` **常见问题排查：** 1. 确认Excel文件中确实包含商品信息列 2. 检查列名是否包含空格或特殊字符 3. 验证数据是否按交易记录格式存储（每个交易对应多行或合并为列表） 4. 检查字符编码是否统一（特别是中英文混用情况）