我正在尝试整理R中的以下数据集(在链接中,然后在下面运行关联规则。
https://www.kaggle.com/fanatiks/shopping-cart
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
df <- read.csv("Groceries (2).csv", header = F, stringsAsFactors = F, na.strings=c(""," ","NA"))
install.packages("stringr")
library(stringr)
temp1<- (str_extract(df$V1, "[a-z]+"))
temp2<- (str_extract(df$V1, "[^a-z]+"))
df<- cbind(temp1,df)
df[2] <- NULL
df[35] <- NULL
View(df)
summary(df)
str(df)
trans <- as(df,"transactions")
[当我运行上面的trans
警告消息:第2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24列25、26、27、28、29、30、31、32、33、34不符合逻辑或因数。应用默认离散化(请参见'?discretizeDF')。
summary(trans)
运行上面的代码时,我得到以下信息:
transactions as itemMatrix in sparse format with
1499 rows (elements/itemsets/transactions) and
1268 columns (items) and a density of 0.01529042
most frequent items:
V5= vegetables V6= vegetables temp1=vegetables V2= vegetables
140 113 109 108
V9= vegetables (Other)
103 28490
所附结果将所有蔬菜值显示为单独的项目,而不是组合蔬菜得分,这显然增加了我的栏数。我不确定为什么会这样吗?
fit<-apriori(trans,parameter=list(support=0.006,confidence=0.25,minlen=2))
fit<-sort(fit,by="support")
inspect(head(fit))
为了强制执行事务处理类,数据框必须由要素列组成。您有一个字符数据框-因此出现错误消息。数据需要进一步清理才能使其正确强制。
我对arules软件包不是很熟悉,但我相信read.transactions函数可能会更有用,因为它会自动丢弃重复项。我发现制作二进制矩阵并使用for循环是最容易的,但是我敢肯定有一个更整洁的解决方案。
直接从您的代码继续:
items <- as.character(unique(unlist(df))) # get all unique items
items <- items[which(str_detect(items, "[a-z]"))] # remove numbers
trans <- matrix(0, nrow = nrow(df), ncol = length(items))
for(i in 1:nrow(df)){
trans[i,which(items %in% t(df[i,]))] <- 1
}
colnames(trans) <- items
rownames(trans) <- temp2
trans <- as(trans, "transactions")
summary(trans)
给予
transactions as itemMatrix in sparse format with
1637 rows (elements/itemsets/transactions) and
38 columns (items) and a density of 0.3359965
most frequent items:
vegetables poultry waffles ice cream lunch meat (Other)
1058 582 562 556 555 17588
element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
0 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
102 36 8 57 51 51 71 69 63 80 79 58 84 91 72 105 97 87 114 91 82 46 30 7 4 2
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00 8.00 14.00 12.77 18.00 26.00
includes extended item information - examples:
labels
1 pork
2 shampoo
3 juice
includes extended transaction information - examples:
transactionID
1 1/1/2000
2 1/1/2000
3 2/1/2000