查找具有频繁项集的对应行

Question

我的数据集是一个与客户购买信息相比较的邻接矩阵。玩具数据集示例：

p = {'A': [0,1,0,1], 'B': [1,1,1,1], 'C': [0,0,1,1], 'D': [1,1,1,0]}
df = pd.DataFrame(data=p)
df

现在我对频繁项集感兴趣，所以我使用了先验函数：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
frequent_itemsets

现在我们看到项集 (D,B) 出现在 75% 的数据集中。但我实际上对这个项目集出现在哪些行感兴趣，因为索引有一些信息（哪个客户购买了这些项目）。

很快，我很好奇如何在我的数据集中进行过滤以查看哪些行与特定项目集相对应。 package/library里面有这样的功能吗？这样我就可以过滤第 0,1 行和第 2 行中出现的项集 (D,B)？

Answer 1

似乎没有通过 apriori 直接执行此操作的方法。但是，一种方法如下：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
# lists of columns where value is 1 per row
cols = df.dot(df.columns).map(set).values.tolist()
# use sets to see which rows are a superset of the sets in cols
set_itemsets = map(set,frequent_itemsets.itemsets.values.tolist())
frequent_itemsets['indices'] = [[ix for ix,j in enumerate(cols) if i.issubset(j)] 
                                 for i in set_itemsets]

print(frequent_itemsets)

    support   itemsets       indices
0      0.50        (A)        [1, 3]
1      1.00        (B)  [0, 1, 2, 3]
2      0.50        (C)        [2, 3]
3      0.75        (D)     [0, 1, 2]
4      0.50     (A, B)        [1, 3]
5      0.25     (A, C)           [3]
6      0.25     (A, D)           [1]
7      0.50     (C, B)        [2, 3]
8      0.75     (B, D)     [0, 1, 2]
9      0.25     (C, D)           [2]
10     0.25  (A, B, C)           [3]
11     0.25  (A, B, D)           [1]
12     0.25  (C, B, D)           [2]

查找具有频繁项集的对应行

Find corresponding rows with frequent itemsets

python

apriori

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