题目：基于订单数据的关联规则挖掘任务背景：在这次任务中，你需要使用关联规则挖掘技术来分析一组订单数据。这些数据包括订单ID、产品名称、类别名称、类别描述、单价和数量。你的任务是找出在这些订单中哪些产品类别经常一起出现，并分析其支持度、置信度和提升度。数据描述：数据集包含以下列： • OrderID：订单编号 • ProductName：产品名称 • CategoryName：产品类别 • CategoryName_Description：类别描述 • Per

下面是按照您提供的步骤实现的代码：

import pandas as pd
from apyori import apriori

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('订单数据.xlsx')

# 显示数据预览
print(df.head())

# 获取交易项集
transactions = df.groupby('OrderID')['CategoryName'].apply(list)

# 进行关联规则挖掘
min_support = 0.1 # 最小支持度
min_confidence = 0.5 # 最小置信度
min_lift = 1.2 # 最小提升度

results = list(apriori(transactions, min_support=min_support, min_confidence=min_confidence, min_lift=min_lift))

# 提取并显示关联规则
rules_data = []
for result in results:
    support = result.support
    for item in result.ordered_statistics:
        base_items = ', '.join(item.items_base)
        add_items = ', '.join(item.items_add)
        confidence = item.confidence
        lift = item.lift
        
        rules_data.append([base_items, add_items, support, confidence, lift])

rules_df = pd.DataFrame(rules_data, columns=['Base Items', 'Add Items', 'Support', 'Confidence', 'Lift'])
print(rules_df.tail(8))

请确保将代码中的订单数据.xlsx替换为实际的数据文件路径。此代码通过Apriori算法进行关联规则挖掘，并从结果中提取支持度、置信度、提升度等信息，存储在DataFrame中并显示最后8行结果。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问