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实验目的：在掌握关联规则算法的原理的基础上，能够应用关联规则算法解决实际问题。
实验内容：根据实验数据，采用Apriori等关联规则发现算法，给出相关关联规则。
实验要求：给出数据预处理过程、关联规则发现算法及发现关联规则，并对关联规则结果进行分析说明。
实验题目：蔬菜价格相关性分析
蔬菜的价格会受季节、天气等多方面因素的影响，但许多会出现同涨或者同跌等现象，请根据给出的蔬菜价格数据，采用关联规则发现算法，发现哪些蔬菜之间具有同涨、同跌或者涨跌不同步的现象。
一、数据处理
slrd操作部分
import xlrd;
import xlwt;
import pandas as pd
#一、准备部分
#1、Excel表格读的部分：
excel =xlrd.open_workbook('蔬菜价格.xls')#读入本地名为‘蔬菜价格3.xls’的Excel表格
excelsheet=excel.sheets()[0]#获取excel表格中的第一个sheet工作表
#2、Excel表格写的部分：
newexcel=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#创建一个Excel对象,编码格式采用utf-8
#创建一个表名为“蔬菜价格关联分析”的工作表，cell_overwrite_ok=True表示可覆盖之前已操作的单元格
newsheet=newexcel.add_sheet('蔬菜价格关联分析',cell_overwrite_ok=True)
#3、设置表格样式，这里主要用于设置日期的格式
datastyle = xlwt.XFStyle() # 创建一个样式对象，初始化样式
datastyle.num_format_str = 'M/D/YY' #设置日期格式
#4、表格中有的空的位置不是真的为空，这里获取一个这样的值，待会用于特判
tmp=excelsheet.cell_value(5,2)
#二、正式开始处理数据，主要思路：从旧表中读出写入新表
ri=2 #用于读原始第ri行
rj=1#用于读原始第rj列
wi=0#用于写入表格的第wi行
wj=1#用于写入表格的第wj列
#创建新表的第一行，包括日期和各个菜的菜名
newsheet.write(0,0,excelsheet.cell_value(0,0))#将旧表的（0，0）位置的日期写到新表的（0，0）位置
#1、先读取蔬菜列和禽肉类的列名，暂时先不处理禽肉类的一个K位置为空值的特殊情况
while ri<42:
rj=1#蔬菜在第1列,有40种,肉类在第3列，有23种
newsheet.write(0,wj,excelsheet.cell_value(ri,rj))
newsheet.write(0,wj+40,excelsheet.cell_value(ri,rj+2))
ri=ri+1
wj=wj+1
#2、先整理蔬菜的价格
ri=42 #遍历原始第ri行
rj=2#遍历原始第rj列
wi=0#写入表格的第wi行
wj=1#写入表格的第wj行
while ri<22320:
if ri%47>=42:
ri=ri+6
wi=wi+1
newsheet.write(wi,0,excelsheet.cell_value(ri,0),datastyle)
else :
if excelsheet.cell_value(ri,rj)!=tmp:
newsheet.write(wi,wj,excelsheet.cell_value(ri,rj))
wj=wj%40+1
ri=ri+1
#3、再整理禽肉类的价格
ri=26 #遍历原始第ri行
rj=4#遍历原始第rj列
wi=0#写入表格的第wi行
wj=41#写入表格的第wj行
while ri<22320:
if ri%47>=26:
ri=ri+22
wi=wi+1
wj=41
else :
if excelsheet.cell_value(ri,rj)!=tmp:
newsheet.write(wi,wj,excelsheet.cell_value(ri,rj))
wj=(wj-40)%(24)+1+40
#wj=wj%(41+24)+1
#print(wj)
ri=ri+1
newexcel.save('蔬菜数据处理过渡版.xls')#生成处理后的表格
操作之后
padnas操作部分
import pandas as pd
#header = None用于不让蔬菜名那一行作为“表头”，便于之后步骤的数据获取
data=pd.read_excel('蔬菜数据处理过渡版.xls',header = None)
#删除第60列空值列，axis=1表示纵向，inplace=True表示删除操作对原数据生效
data.drop(labels=[60],axis=1,inplace=True)
ri=1
while ri<data.shape[0]-1:
rj=1
while rj<data.shape[1]:
if (len(str(data.values[ri,rj]))==0 or len(str(data.values[ri+1,rj]))==0):
data.iloc[ri,rj]=0
else:
d=float(data.values[ri,rj])-float(data.values[ri+1,rj]) #上-下 今天-昨天 正为涨，负为跌
if d>0:
data.iloc[ri,rj]='up'
elif d<0:
data.iloc[ri,rj]='down'
else:
data.iloc[ri,rj]=0
rj=rj+1
ri=ri+1
data.drop(labels=[data.shape[0]-1],axis=0,inplace=True)#删除最后一行
data.to_excel("蔬菜数据处理完成版.xlsx")
操作之后得到了价格涨跌的数据
二、采用Apriori算法对蔬菜价格数据进行关联分析
后续...
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