Power BI - R 脚本视觉 - Apriori

Question

我在 PowerBI 中使用 r 脚本可视化。我可以在 R 中运行下面的代码并且它可以工作，但是在 PowerBI 中运行ning 时我得到下面的错误。我想以视觉方式展示 apriori 的结果。运行以下的两个测试在 R 中都很好，但在 PowerBI 的 R 脚本可视化中却不行。有什么想法吗？

如果我尝试#test2。

library(Matrix)
library(arules)
library(plyr)
library(gridExtra)

df_itemList <- ddply(dataset,c("SALESID"),function(df1)paste(df1$ITEMID))
#test1
#df_itemList  = sapply(df_itemList , function(x) gsub(" ", ",", x))
#basket_rules <- apriori(df_itemList, parameter = list(sup=0.1,conf=0.5,target="rules", maxlen=5));

#test2
txn = read.transactions(df_itemList, rm.duplicates = TRUE, format = "basket", sep = ",", cols = 1);
basket_rules <- apriori(txn, parameter = list(sup=0.1,conf=0.5,target="rules", maxlen=5));

df_basket <- as(basket_rules,"data.frame")
grid.table(df_basket)

错误信息： R 脚本错误。

附加包：'arules'

'package:base'屏蔽了以下对象：

abbreviate, write

readLines(file, encoding = encoding) 错误：'con' 不是连接调用：read.transactions -> lapply -> readLines 执行暂停

如果我尝试#test1...

library(Matrix)
library(arules)
library(plyr)
library(gridExtra)

df_itemList <- ddply(dataset,c("SALESID"),function(df1)paste(df1$ITEMID))
#test1
df_itemList  = sapply(df_itemList , function(x) gsub(" ", ",", x))
basket_rules <- apriori(df_itemList, parameter = list(sup=0.1,conf=0.5,target="rules", maxlen=5));

#test2
#txn = read.transactions(df_itemList, rm.duplicates = TRUE, format = "basket", sep = ",", cols = 1);
#basket_rules <- apriori(txn, parameter = list(sup=0.1,conf=0.5,target="rules", maxlen=5));

df_basket <- as(basket_rules,"data.frame")
grid.table(df_basket)

然后我得到下面的错误。

错误信息： R 脚本错误。

附加包：'arules'

'package:base'屏蔽了以下对象：

abbreviate, write

asMethod(object) 错误：第 2、3、4 列不符合逻辑或因素。首先将列离散化。调用：apriori -> as -> asMethod 执行暂停

Answer 1

在 PowerBI R 脚本中使用 read.transactions 的正确方法是将数据帧转换为矩阵，然后转换为事务 class。这是为了绕过导出到 csv，然后读回 read.transactions...参考 here

library(Matrix)
library(arules)
library(plyr)
library(dplyr)
library(gridExtra)

itemList <- dataset
#itemList <- read.csv("ItemListAll.csv", header=TRUE, sep=",")

# Converting to a Matrix ####
itemList$const = TRUE

# Remove duplicates
dim(itemList)
orders <- unique(itemList)
dim(itemList)

# Need to reshape the matrix
itemList_max_prep <- reshape(data = itemList,
                           idvar = "SALESID",
                           timevar = "ITEMID",
                           direction = "wide")

# Drop the SALESID
itemList_matrix <- as.matrix(itemList_max_prep[,-1])

# Clean up the missing values to be FALSE
itemList_matrix[is.na(itemList_matrix)] <- FALSE

# Clean up names
colnames(itemList_matrix) <- gsub(x=colnames(itemList_matrix),
                               pattern="const\.", replacement="")

itemList_trans <- as(itemList_matrix,"transactions")

#inspect(itemList_trans)

basket_rules <- apriori(itemList_trans, parameter = list(sup=0.01,conf=0.5,target="rules", minlen=3));
df_basket <- as(basket_rules,"data.frame")
df_basket$support <- ceiling(df_basket$support * 100)
df_basket$confidence<- ceiling(df_basket$confidence * 100)
df_basket$lift<- round(df_basket$lift, digits = 2)
df_basket <- df_basket[rev(order(df_basket$support)),];
grid.table(head(df_basket));

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