python数据化运营关联规则 总结分析python数据化运营关联规则

import pandas as pd
from apriori_new import * #导入自行编写的apriori函数
import time #导入时间库用来计算用时
import re
import random
import pandas as pd
# 自定义关联规则算法
def connect_string(x, ms):
    x = list(map(lambda i: sorted(i.split(ms)), x))
    l = len(x[0])
    r = []
    # 生成二项集
    for i in range(len(x)):
        for j in range(i, len(x)):
            #      if x[i][l-1] != x[j][l-1]:
            if x[i][:l - 1] == x[j][:l - 1] and x[i][l - 1] != x[j][
                l - 1]:  # 判断数字和字母异同，初次取字母数字不全相同（即不同症状（字母），或同一证型程度不同（数字））
                r.append(x[i][:l - 1] + sorted([x[j][l - 1], x[i][l - 1]]))
    return r
# 寻找关联规则的函数
def find_rule(d, support, confidence, ms=u'--'):
    result = pd.DataFrame(index=['support', 'confidence'])  # 定义输出结果
    support_series = 1.0 * d.sum() / len(d)  # 支持度序列
    column = list(support_series[support_series > support].index)  # 初步根据支持度筛选,符合条件支持度，共 276个index证型
    k = 0
    while len(column) > 1:  # 随着项集元素增多 可计算的column（满足条件支持度的index）会被穷尽，随着证型增多，之间的关系会越来越不明显，（同时发生可能性是小概率了）
        k = k + 1
        print(u'\n正在进行第%s次搜索...' % k)
        column = connect_string(column, ms)
        print(u'数目：%s...' % len(column))
        sf = lambda i: d[i].prod(axis=1, numeric_only=True)  # 新一批支持度的计算函数
        len(d)
        # 创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时，可以考虑并行运算优化。
        # 依次对column每个元素（如[['A1', 'A2'], ['A1', 'A3']]中的['A1', 'A2']）运算，计算data_model_中对应该行的乘积，930个，若['A1', 'A2']二者同时发生为1则此行积为1
        d_2 = pd.DataFrame(list(map(sf, column)),index=[ms.join(i) for i in column]).T  # list(map(sf,column)) 276X930  index 276
        support_series_2 = 1.0 * d_2[[ms.join(i) for i in column]].sum() / len(d)  # 计算连接后的支持度
        column = list(support_series_2[support_series_2 > support].index)  # 新一轮支持度筛选
        support_series = support_series.append(support_series_2)
        column2 = []
        for i in column:  # 遍历可能的推理，如{A,B,C}究竟是A+B-->C还是B+C-->A还是C+A-->B？
            i = i.split(ms)  # 由'A1--B1' 转化为 ['A1', 'B1']
            for j in range(len(i)):  #
                column2.append(i[:j] + i[j + 1:] + i[j:j + 1])
        cofidence_series = pd.Series(index=[ms.join(i) for i in column2])  # 定义置信度序列
        for i in column2:  # 计算置信度序列  如i为['B1', 'A1']
            # i置信度计算：i的支持度除以第一个证型的支持度，表示第一个发生第二个发生的概率
            cofidence_series[ms.join(i)] = support_series[ms.join(sorted(i))] / support_series[ms.join(i[:len(i) - 1])]
        for i in cofidence_series[cofidence_series > confidence].index:  # 置信度筛选
            result[i] = 0.0  # B1--A1    0.330409  A1--B1    0.470833,绝大部分是要剔除掉的，初次全剔除
            result[i]['confidence'] = cofidence_series[i]
            result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]
    result = result.T.sort_values(by=['confidence', 'support'],ascending=False)  # 结果整理，输出,先按confidence升序，再在confidence内部按support升序，默认升序，此处降序
    return result

sku_list = [
    '0000001','0000002','0000003','0000004','0000005',
    '0000006','0000007','0000008','0000009','0000010',
    '0000011','0000012','0000013','0000014','0000015',
    '0000016','0000017','0000018','0000019','0000020',
    'A0000001','A0000002','A0000003','A0000004','A0000005',
    'A0000006','A0000007','A0000008','A0000009','A0000010',
    'A0000011','A0000012','A0000013','A0000014','A0000015',
    'A0000016','A0000017','A0000018','A0000019','A0000020',
]
# 随机抽取数据生成列表
mat = [ random.sample(sku_list, random.randint(2,5))  for i in range(100)]
data = pd.DataFrame(mat,columns=["A","B","C","D","E"])
data = pd.get_dummies(data) # 转换类别变量矩阵
data = data.fillna(0)

support = 0.01 #最小支持度
confidence = 0.05 #最小置信度
ms = '---' #连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符
start = time.clock() #计时开始
print(u'\n开始搜索关联规则...')
print(find_rule(data, support, confidence, ms))
end = time.clock() #计时结束
print(u'\n搜索完成，用时：%0.2f秒' %(end-start))