python商品关联

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python商品关联

关联分析，也称购物篮分析，本文目的：

基于订单表，用最少的python代码完成数据整合及关联分析

文中所用数据下载地址：

使用Python Anaconda集成数据分析环境，下载mlxtend机器学习包。包挺好，文档不太完善。

闲话少说，开始吧：

Step 1. 载入包

import pandas as pd

from mlxtend.frequent_patterns import apriori

from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

Step 2. 读取原始数据包

df = pd.read_excel('./Online Retail.xlsx')

df.head()

image.png

Step 3. 数据预处理——选定样本

df['Description'] = df['Description'].str.strip()

df.dropna(axis=0, subset=['InvoiceNo'], inplace=True)

df['InvoiceNo'] = df['InvoiceNo'].astype('str')

df = df[~df['InvoiceNo'].str.contains('C')]

描述Description字段去除首尾空格，删除发票ID"InvoiceNo"为空的数据记录，将发票ID"InvoiceNo"字段转为字符型，删除发票ID"InvoiceNo"不包含“C”的记录

Step 4. 数据预处理——处理为购物篮数据集

方法一：使用pivot_table函数

import numpy as np

basket = df[df['Country'] =="France"].pivot_table(columns = "Description",index="InvoiceNo",

values="Quantity",aggfunc=np.sum).fillna(0)

basket.head(20)

方法二：groupby后unstack

basket2 = (df[df['Country'] =="Germany"]

.groupby(['InvoiceNo', 'Description'])['Quantity']

.sum().unstack().reset_index().fillna(0)

.set_index('InvoiceNo'))

basket选择法国地区数据，basket2为德国地区数据，不要忘记fillna(0)，将空值转为0，算法包需要。

用到的都是pandas数据整合基础功能，参考网址：

.html

整合后数据差不多长这样：

image.png

列名为商品名称，每一行为一个订单。

Step 5. 将购物数量转为0/1变量

0：此订单未购买包含列名

1：此订单购买了列名商品

def encode_units(x):

if x <= 0:

return 0

if x >= 1:

return 1

basket_sets = basket.applymap(encode_units)

basket_sets.drop('POSTAGE', inplace=True, axis=1)

使用dataframe的applymap函数，将encode_units在basket中的每个单元格执行并返回

删除购物篮中的邮费项（POSTAGE）

Step 6. 使用算法包进行关联规则运算

frequent_itemsets = apriori(basket_sets2, min_support=0.05, use_colnames=True)

rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

frequent_itemsets 为频繁项集：

image.png

Support列为支持度，即 项集发生频率/总订单量

rules为最终关联规则结果表：

image.png

antecedants前项集，consequents后项集，support支持度，confidence置信度，lift提升度。

Final Step. 结果检视

rules[ (rules['lift'] >= 6) &

(rules['confidence'] >= 0.8) ]\

.sort_values("lift",ascending = False)

选取置信度（confidence）大于0.8且提升度（lift）大于5的规则，按lift降序排序

image.png

结论参考理论知识，自行解读 :)

欢迎交流，谢谢。