【关联规则挖掘】基于Aprioir的蔬菜价格关联性分析

关联规则挖掘：用于发现数据库中属性之间的有趣联系。

如：用户在购买牛奶的时候，是否会同时购买面包？  购买面包的时候，是否会同时购买牛奶?

如图，可以看出4位顾客有3位同时购买了牛奶和面包，购买牛奶的顾客都购买了面包，购买面包的顾客都购买了牛奶，关联规则就是寻求此类关系。

事务：一次交易记录；

项：事务中的一个元素(商品)；

项集：多件商品的组合；

k-项集：项集中包含个项（k件商品构成的项集）；

频繁项集：对于一个项集，它出现在若干事务中；

支持度：表示同时包含项X和项Y的事务占所有事务的比例；

              对{X,Y}，support{X,Y} = P(X&Y) = 同时含X，Y的事务数 / 总事务数；

最小支持度：人为设定的一个阈值，用来评判一个项集是否是频繁项集。若一个项集大于最小支持度即为频繁项集；

置信度：设X，Y位两个项集，则：

              confidence(XY) =  P(Y|X) = support（X，Y）/support（X）= 同时含X，Y的事务数 / 含 X的事务数；

              eg：beer Diaper的置信度=3/3=100%；

最小置信度：人为设定的一个阈值；

强关联规则：          support{X,Y} > 最小支持度

                               confidence(XY) > 最小置信度

直接图解，文字表达可以看这：https://www.cnblogs.com/llhthinker/p/6719779.html

蔬菜价格相关性分析

蔬菜价格会受季节、天气等多方面因素的影响，但许多会出现同涨或同跌等现象，根据给出的蔬菜价格数据，采用关联规则发现算法，发现那些蔬菜之间具有同涨、同跌或者涨跌不同步的现象。

4.1 数据预处理

数据初始情况如下图，我们选择剔除空值，将数据重新组织，

import numpy as np

import pandas as pd

def DataArrage():

data = pd.read_excel('蔬菜价格_原版.xls',sheet_name = '蔬菜价格3');

data = data.drop_duplicates(['日期','蔬菜名'],'last');

data = data.drop_duplicates(['日期','肉食禽蛋'],'last');

data = data.dropna();

k1 = data['蔬菜名'] != '蔬菜类';

vegetable = data[k1];

k2 = data['肉食禽蛋'] != '肉食禽蛋类';

meat = data[k2];

dataveg = vegetable.pivot(index='日期', columns='蔬菜名', values='价格');

datam = meat.pivot(index='日期', columns='肉食禽蛋', values='批发价格');

data = pd.merge(dataveg, datam, on="日期");

for i in data.columns:

data[i] = data[i].apply(lambda x: np.NaN if str(x).isspace() else x)

df_null = data[data[i].isnull()]

df_not_null = data[data[i].notnull()]

data = data.dropna(axis = 1)

writer = pd.ExcelWriter('新蔬菜价格.xlsx')

data.to_excel(writer)

writer.save()

if __name__ == '__main__':

DataArrage();

重新组织后的数据如下：

4.2 生成蔬菜价格涨跌情况

"""

pandas读出数据类型为DataFrame，为了方便操作数据，

使用xlwd和xlrd模块，读出的数据保存为元组，易于操作

1表示价格同比上一日增长

0 表示不变

-1表示跌

"""

import xlrd;

import xlwt;

def rise_fall():

'''

1表示价格同比上一日增长

0 表示不变

-1表示跌

'''

workbook = xlrd.open_workbook(r'新蔬菜价格.xlsx')

workspace = xlwt.Workbook(encoding='ascii')

booksheet = workbook.sheet_by_index(0)

createsheet = workspace.add_sheet('蔬菜价格', cell_overwrite_ok=True)

r_num = booksheet.nrows

c_num = booksheet.ncols

for r in range(0,r_num):

createsheet.write(r, 0, booksheet.cell_value(r, 0))

r = r + 1

for c in range(0,c_num):

createsheet.write(0, c, booksheet.cell_value(0, c))

c = c + 1

for c in range(1,c_num):

createsheet.write(1,c,0)

for r in range(2,r_num):

for c in range(1,c_num):

dis = booksheet.cell_value(r,c) - booksheet.cell_value(r-1,c)

if dis > 0:

createsheet.write(r,c,1)

elif dis < 0:

createsheet.write(r,c,-1)

else:

createsheet.write(r,c,0)

workspace.save('蔬菜价格趋势.xls')

if __name__ == '__main__':

rise_fall()

4.3 利用上面得到的数据进行Apriori分析

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook(r'蔬菜价格趋势.xls')

booksheet = workbook.sheet_by_index(0)

r_num = booksheet.nrows - 1;

c_num = booksheet.ncols - 1;

MAXI = 0

for i in range(1,r_num):

tmp = 0

for j in range(1,c_num):

if booksheet.cell_value(i,j) != 0:

tmp += 1

if tmp > MAXI:

MAXI = tmp

"""

将单日中出现的价格涨跌全部列入data

用up后缀表示涨的蔬菜名称，用down表示跌

"""

data = []

for i in range(1,r_num):

t = set()

for j in range(1,c_num):

if booksheet.cell_value(i,j) == 1:

t.add(booksheet.cell_value(0,j) + "_up")

elif booksheet.cell_value(i,j) == -1:

t.add(booksheet.cell_value(0,j) + "_down")

data.append(t)

all_thing = []

frequent_thing = []

for j in range(1,c_num):

l = []

t = set()

t.add(booksheet.cell_value(0,j) + "_up")

all_thing.append(t)

l.append(t)

frequent_thing.append(l)

for j in range(1,c_num):

l = []

t = set()

t.add(booksheet.cell_value(0,j) + "_down")

all_thing.append(t)

l.append(t)

frequent_thing.append(l)

k = 0;

support = 30;

level = 2;

def frequent_1():

for i in range(0,len(frequent_thing)):

count = 0

for j in range(0,len(data)):

if frequent_thing[i][0].issubset(data[j]):

count += 1

frequent_thing[i] += [count]

i= 0

while i < len(frequent_thing):

if frequent_thing[i][1] < support:

del frequent_thing[i];

else:

i = i + 1;

def isfrequentThing(fre_thing):

deset = set()

relen = len(fre_thing)

for i in range(0,len(all_thing)):

tmp = 0

deset = fre_thing.difference(all_thing[i])

if len(deset) == relen - 1:

for j in range(0,len(frequent_thing)):

if frequent_thing[j][0] == deset:

tmp = 1

break

if tmp == 0:

return 0

return 1;

def fuction(listq, k):

initlist = [];

initset = set();

g = 0

for i in listq:

if len(i[0]) == k - 1:

for j in listq:

if len(j[0]) == k - 1:

if i[0] != j[0]:

initset = i[0].union(j[0]);

if len(initset) == k:

if isfrequentThing(initset) == 1:

count = 0

g = 0

for g in range(0,len(data)):

if initset.issubset(data[g]) == 1:

count = count + 1

tmp = 0

for kt in range(0,len(initlist)):

if initlist[kt][0] == initset:

tmp = 1

if tmp == 0:

if count >= support:

initlist = initlist + [[initset, count]]

listq = listq + initlist

return listq

def showResult():

for i in range(0, len(frequent_thing)):

if len(frequent_thing[i][0]) >= 2:

print(frequent_thing[i][0])

if __name__ == '__main__':

frequent_1()

frequent_thing = fuction(frequent_thing, level)

frequent_thing = fuction(frequent_thing, level + 1)

frequent_thing = fuction(frequent_thing, level + 2)

showResult()

处理结果：

即得到的满足最低要求的频繁项集，可以认为同一项集内的蔬菜价格具有列出的相性。

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