DM-exp-2/code/5-6_cal_fpgrowth.py

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# 使用FP-Growth算法挖掘菜品订单关联规则
from __future__ import print_function
import pandas as pd
from fpgrowth import find_frequent_itemsets  # 导入FP-Growth函数
import time  # 导入time模块用于计时

inputfile = '../data/iris.csv'
outputfile = '../tmp/fpgrowth_rules.xlsx'  # 结果文件，保留 .xlsx 格式
data = pd.read_csv(inputfile, header=None)

print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')
ct = lambda x: pd.Series(1, index=x[pd.notnull(x)])  # 转换0-1矩阵的过渡函数
b = map(ct, data.iloc[:, :].values)  # 用map方式执行
data = pd.DataFrame(list(b)).fillna(0)  # 实现矩阵转换，空值用0填充
print(u'\n转换完毕。')
del b  # 删除中间变量b，节省内存

# 将数据转换为事务列表
transactions = []
for _, row in data.iterrows():
    transactions.append(list(row[row == 1].index))

min_support = 0.2  # 最小支持度
min_support_count = int(min_support * len(transactions))  # 转换为绝对支持度

# 使用FP-Growth算法挖掘频繁项集
start_time = time.time()  # 记录开始时间
frequent_itemsets = find_frequent_itemsets(transactions, min_support_count)
end_time = time.time()  # 记录结束时间
print(f'\nFP-Growth算法运行时间: {end_time - start_time} 秒')

# 确保 frequent_itemsets 是一个列表，其中每个元素是一个列表
frequent_itemsets = [list(itemset) for itemset in frequent_itemsets]

# 将结果保存为DataFrame
# 修改：将频繁项集转换为DataFrame时，确保每一行对应一个频繁项集的所有元素
result_data = []
for itemset in frequent_itemsets:
    result_data.append({'Frequent Itemsets': ', '.join(itemset)})  # 将每个频繁项集转换为字符串

result = pd.DataFrame(result_data)
result.to_excel(outputfile, engine='openpyxl')  # 保存结果，指定 engine='openpyxl'

print(u'\nFP-Growth算法运行完毕，结果已保存至:', outputfile)