Python实现FP-growth算法关联规则挖掘（xlsx数据）

FP-growth算法是一种基于频繁模式挖掘的算法，可以用于对数据集进行关联规则挖掘。下面是使用Python实现FP-growth算法对于xlsx数据的示例代码。

首先，需要安装pandas和mlxtend库：

pip install pandas
pip install mlxtend

然后，读取数据集并转化为事务列表：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 转化为事务列表
transactions = df.apply(lambda x: x.dropna().tolist(), axis=1).tolist()

接下来，使用mlxtend库中的FP-growth算法实现关联规则挖掘：

from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth

# 运行FP-growth算法
frequent_itemsets = fpgrowth(transactions, min_support=0.01, use_colnames=True)

# 输出结果
print(frequent_itemsets)

其中，min_support参数表示最小支持度阈值，use_colnames参数表示是否使用项集名称而不是项集本身作为输出。

运行以上代码即可得到频繁项集的结果。