关联规则算法的数据准备(apriori)
关联规则算法的数据准备(apriori)
提问于 2020-02-18 22:15:05
我需要帮助我的数据准备一个项目，我正在工作。我有2列csv文件，一个包含订单号，第二个包含购买的项目。
以下是我所拥有的示例：
1 A
1 B
1 C
2 A
2 D
3 F
3 G
3 K我需要将其转换为：
1 A B C
2 A D
3 F G K)这只是我做的一个样品。我有70k行)任何帮助都将是惊人的。SQL / Python / excel是我知道如何使用的工具。因此，如果可能的话，其中之一的答案将是最好的。谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-18 22:19:13
您可以使用ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY NUMBER ORDER BY LETTER) (内部查询)，然后使用子查询可以选择字母作为列。
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-18 22:22:38
使用Python和collections.defaultdict，这非常简单。
import collections
order_to_products = collections.defaultdict(list)
with open('input.csv') as inp:
for l in inp:
order_id, *products = l.split()
order_to_products[order_id].extend(products)
for order_id, products in order_to_products.items():
print(order_id, ' '.join(products))(作为额外的好处，这实际上支持具有多个产品的输入行。)
例如。
$ cat > input.csv
1 A
1 B
1 C
2 A
2 D
3 F
3 G
3 K
$ python3
>>> import collections
>>> order_to_products = collections.defaultdict(list)
>>> with open('input.csv') as inp:
... for l in inp:
... order_id, *products = l.split()
... order_to_products[order_id].extend(products)
...
>>> for order_id, products in order_to_products.items():
... print(order_id, ' '.join(products))
...
1 A B C
2 A D
3 F G K页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60282903
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