import pandas as pd from apyori import apriori import pyfpgrowth def loadData(): # 加载数据 data = pd.read_excel(';C:\;\;Users\;\;Administrator.DESKTOP-RESM0T3\;\;Downloads\;\;超市销售关联.xlsx';) # encoding=';utf-8'; inputList = data.values.tolist() # 将表格中的 T 和 F 转换为 商品名称，A——F为商品编号 header = [';A';, ';B';, ';C';, ';D';, ';E';, ';F';, ';G';, ';H';, ';I';, ';J';, ';K';] itemList = [] for item in inputList: cur = [] for i in range(len(item)): if item[i] == ';T';: cur.append(header[i]) itemList.append(cur) return itemList def fpgrowth_method(data, min_support, min_confidence): # 频繁项集 patterns = pyfpgrowth.find_frequent_patterns(data, min_support) # 规则 rules = pyfpgrowth.generate_association_rules(patterns, min_confidence) for i in rules: print(";%s -> %s 置信度 %f"; % (i, rules[i][0], rules[i][1])) if __name__ == ";__main__";: data = loadData() min_support = 3 # 最小支持度 min_confidence = 0.5 # 最小置信度 min_lift = 0.0 # 最小提升度 max_length = 10 # 最长关系长度 print(';得到的频繁模式：';) print(';FP-growth得到的关联规则';) fpgrowth_method(data, min_support, min_confidence) 运行后频繁模式是空的

<think>嗯，用户运行他们的关联规则挖掘代码后，发现频繁模式是空的，这显然有问题。我需要仔细看看他们的代码和数据，找出可能的原因。 首先，用户使用了pyfpgrowth库中的FP-growth算法。根据他们的代码，loadData函数从Excel文件读取数据，然后将每一行的'T'和'F'转换成对应的商品名称。例如，如果某列的值是'T'，就将对应的header（比如A、B等）加入当前交易项列表itemList。这一步看起来没问题，但可能存在数据读取的问题，比如文件路径是否正确，或者数据本身的格式问题。 接下来，在fpgrowth_method中，他们调用了find_frequent_patterns，传入数据和最小支持度min_support=3。这里需要注意的是，pyfpgrowth中的支持度参数是出现次数还是比例。查看文档的话，会发现这个库的支持度参数是绝对次数，也就是事务的数量。比如，如果数据中有5条交易，支持度3意味着频繁项集至少出现在3条交易中。如果他们的数据总共有多少条交易呢？如果数据量很小，比如只有3条，那支持度设置为3的话，只有那些在所有交易中都出现的项集才会被保留，这可能太严格了，导致结果为空。这时候需要确认数据的总交易数量，以及min_support设置是否合理。 另外，数据加载部分可能存在路径问题。用户提供的路径是';C:\;\;Users\;\;Administrator.DESKTOP-RESM0T3\;\;Downloads\;\;超市销售关联.xlsx';，这里的分号看起来是中文引号的问题，可能是用户输入时的错误，正确的路径应该用反斜杠，并且没有分号。比如应该是r'C:\Users\Administrator.DESKTOP-RESM0T3\Downloads\超市销售关联.xlsx'。路径中的分号会导致文件无法正确读取，因此data可能是空的，导致后续处理没有数据，自然频繁模式也是空的。这时候需要检查文件路径是否正确，能否成功读取Excel文件。 然后，在数据转换部分，用户遍历inputList中的每个item，然后遍历每个item的元素，如果元素等于'T'，就将对应的header加入cur列表。这里可能存在数据类型的问题，比如Excel中的值可能不是字符串'T'，而是布尔值True或其他形式。需要确认Excel中的单元格实际存储的是'T'还是其他值。例如，如果数据中使用的是True/False，那么判断条件应该是if item[i] == True，而不是字符串'T'。这会导致所有的判断都不成立，从而itemList中的每个cur都是空的列表，这样数据就全为空，自然无法生成频繁项集。 另外，检查一下header的定义是否正确。用户定义的header是[';A';, ';B';, ..., ';K';]，同样这里的分号可能有问题，应该是['A','B',...,'K']，否则在后续处理中，商品名称会带有分号，可能影响结果，但这里可能只是用户输入时的显示问题，实际代码中是否正确需要确认。不过，如果header中的元素确实带有分号，而数据中的值比较时用的是'T'，这部分可能不会有影响，因为只是将商品名称存储为带有分号的字符串，但用户可能希望的是A、B这样的名称。 此外，在打印频繁模式的时候，用户只打印了关联规则，而没有输出patterns变量。在fpgrowth_method中，patterns是find_frequent_patterns的结果，但用户没有打印它，而是直接处理规则。所以可能频繁模式是有结果的，但没有被正确输出。用户可能在代码中只打印了规则，而没打印频繁项集，所以看到的是空的。需要检查代码中的print语句，是否有打印patterns的部分。比如，在调用fpgrowth_method后，是否输出了patterns。例如，用户现在的代码中，在main部分只打印了“FP-growth得到的关联规则”，然后调用fpgrowth_method，而该方法内部只打印规则，没有返回或打印频繁项集patterns。所以用户可能误以为频繁模式为空，但实际上patterns可能有值，只是没有被显示出来。因此，用户需要检查是否在某个地方打印了patterns的结果，或者在函数中返回并打印它。 此外，min_support的值是否正确。比如，如果数据中有100条交易，min_support=3意味着支持度阈值为3次，这比较低，应该能出现结果。但如果数据中每个项集出现的次数都不足3次，就会导致patterns为空。因此需要检查数据中的实际出现次数。比如，用户的数据可能存在稀疏性，商品组合出现的次数少于3次，所以没有频繁项集。这时候可以尝试降低min_support的值，比如设为2或1，看看是否有结果。 另外，检查pyfpgrowth的版本或是否正确安装。有时候库的不同版本可能导致函数参数的变化，或者安装问题导致函数无法正常工作。例如，某些版本的pyfpgrowth可能对输入数据格式有特定要求，比如是否要求每个项集是排序后的列表，或者是否允许重复项等。需要确保数据格式符合库的要求。 总结可能的问题点： 1. 文件路径错误，导致数据没有正确加载，itemList为空。 2. 数据中的'T'判断不正确，实际存储的可能不是字符串'T'，导致itemList中的项集为空。 3. min_support设置过高，或数据中的项集出现次数不足。 4. 没有正确打印频繁项集，导致用户误以为结果为空。 5. 商品名称中的分号可能影响结果（可能性较低）。 6. pyfpgrowth库的安装或版本问题。 可能的解决方案： 首先，检查文件路径是否正确，确保Excel文件能被正确读取。可以添加异常处理或打印data的输出来确认数据是否加载成功。 然后，打印itemList的内容，确认数据转换是否正确。例如，在loadData函数中返回itemList后，打印其内容和长度，看是否有数据，以及每个交易项是否正确。 接着，检查min_support的值是否合理，根据数据集的大小调整。例如，如果数据有10条交易，min_support=3代表支持度30%，可能合适，但如果数据只有5条交易，min_support=3代表60%，可能过高。 另外，在fpgrowth_method中，将patterns变量返回，并在主程序中打印出来，以确认是否有频繁项集生成。 最后，确保代码中判断'T'的部分与实际数据中的值一致，可能需要使用True或其他的标识符。</think>代码运行后频繁模式为空，通常由以下几个原因导致。我们逐步排查： $\boxed{1. \text{文件路径错误（最可能原因）}}$ ```python # 错误路径写法（包含中文分号） data = pd.read_excel(';C:\;\;Users\;\;...;;') # 正确路径写法（原始字符串+反斜杠） data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator.DESKTOP-RESM0T3\Downloads\超市销售关联.xlsx') ``` $\rightarrow$ 路径中的中文分号`;`会导致文件读取失败，最终`itemList`为空列表 $\boxed{2. \text{数据判断逻辑错误}}$ ```python # 检查Excel中实际存储的是否为字符串'T' # 若实际存储的是布尔值True，应改为： if item[i] is True: # 或 if bool(item[i]): ``` $\rightarrow$ 错误的数据类型判断会导致所有`cur`列表为空 $\boxed{3. \text{支持度阈值过高}}$ ```python # 假设数据集共10条交易记录 min_support = 3 # 表示绝对频次≥3 # 若数据稀疏可调整为： min_support = 2 # 或按比例计算：min_support = 0.2*len(data) ``` $\boxed{4. \text{未正确输出频繁项集}}$ ```python def fpgrowth_method(...): ... return patterns, rules # 修改函数返回结果 if __name__ == ...: patterns, rules = fpgrowth_method(...) print("频繁项集:", patterns) # 添加输出 ``` $\boxed{\text{完整调试步骤}}$ 1. 检查数据加载 ```python def loadData(): ... print(f"成功加载{len(itemList)}条交易记录") # 添加验证 print("首条交易样例:", itemList[0]) # 查看数据结构 return itemList ``` 2. 验证最小支持度 ```python print(f"数据集长度: {len(data)}") print(f"当前最小支持度: {min_support}（要求≤数据集长度）") ``` 3. 测试示例数据 ```python # 使用测试数据验证算法 test_data = [['A','B'], ['A','C'], ['B','C'], ['B','D']] fpgrowth_method(test_data, 2, 0.5) # 应输出非空结果 ```