data = {(1,): ((3,), 1.0),
(2,): ((5,), 1.0),
(5,): ((2,), 1.0),
(2, 3): ((5,), 1.0),
(3, 5): ((2,), 1.0)}
res = []
for k, v in data.items():
temp = {}
temp["前件"] = ",".join([str(kk) for kk in k])
temp["后件"] = ",",join([str(vv) for vv in v[0])
temp["信心度"] = v[1]
res.append(temp)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(res)
print(df)
# have fun
※ 引述《apple2 (apple)》之铭言：
: 请问各位大大,
: 我用python 跑apriori 算法:
: 程式回传关联规则的资料结构长这样:
: {(1,): ((3,), 1.0), (2,): ((5,), 1.0), (5,): ((2,), 1.0), (2, 3): ((5,),
: 1.0), (3, 5): ((2,), 1.0)}
: 意思是:
: 1->3 信心度:1
: 2->5 信心度:1
: 5->2 信心度:1
: 2,3 ->5 信心度:1
: 3,5->2 信心度:1
: {(1,): ((3,), 1.0), (2,): ((5,), 1.0), (5,): ((2,), 1.0), (2, 3): ((5,),
: 1.0), (3, 5): ((2,), 1.0)}
: 请问有什么方法可以让上面字典的资料结构变成dataframe 如下:
: 前件 后件 信心度
: 1 3 1
: 2 5 1
: 5 2 1
: 2,3 5 1
: 3,5 2 1
: 谢谢各位!