我遇到了R中arulesSequences包的问题。我能够将baskets读入程序,并创建一个data.frame,但是它无法识别第一列之外的任何其他项。以下是我的数据集示例,该示例遵循此处演示的表单:Data Mining Algorithms in R/Sequence Mining/SPADE。
[sequenceID] [eventID] [SIZE] items
2 1 1 OB/Gyn
15 1 1 Internal_Medicine
15 2 1 Internal_Medicine
15 3 1 Internal_Medicine
56 1 2 Internal_Medicine Neurology
84 1 1 Oncology
151 1 2 Hematology Hematology
151 2 1 Hematology/Oncology
151 3 1 Hematology/Oncology
185 1 2 Gastroenterology Gastroenterology
数据集从SAS导出为[.CSV],然后在Excel中转换为制表符分隔的[.TXT]文件。删除标题以导入R,但为了清楚起见,我将它们放在上面的括号中。所有空格都用下划线(“_”)替换,项目名称尽可能简化。每个项目都列在一个单独的列中。以下命令用于导入文件:
baskets <- read_baskets(con = "...filepath/spade.txt", sep = "[ \t]+",info=c("sequenceID", "eventID", "SIZE"))
我没有错误,所以我继续使用以下命令:
as(baskets, "data.frame")
此处,它会根据请求返回data.frame,但是它无法捕获第一列之外的项目:
items sequenceID eventID SIZE
{OB/Gyn} 2 1 1
{Internal_Medicine} 15 1 1
{Internal_Medicine} 15 2 1
{Internal_Medicine} 15 3 1
{Internal_Medicine} 56 1 2
{Oncology} 84 1 1
{Hematology} 151 1 2
{Hematology/Oncology} 151 2 1
{Hematology/Oncology} 151 3 1
{Gastroenterology} 185 1 2
第5行应如下所示:
{Internal_Medicine, Neurology} 56 1 2
我已经尝试将文件直接导入为[.CSV],但data.frame的格式与我上面尝试使用制表符的格式类似,不同之处在于它在第一个项目前放置逗号:
{,Internal_Medicine} 56 1 2
非常感谢任何疑难解答建议。在格式化方面,似乎这个软件包很挑剔。
答案 0 :(得分:0)
第5行应如下所示:
{Internal_Medicine, Neurology} 56 1 2
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library(arulesSequences)
packageVersion("arulesSequences")
# [1] ‘0.2.16’
packageVersion("arules")
# [1] ‘1.5.0’
txt <- readLines(n=10)
2 1 1 OB/Gyn
15 1 1 Internal_Medicine
15 2 1 Internal_Medicine
15 3 1 Internal_Medicine
56 1 2 Internal_Medicine Neurology
84 1 1 Oncology
151 1 2 Hematology Hematology
151 2 1 Hematology/Oncology
151 3 1 Hematology/Oncology
185 1 2 Gastroenterology Gastroenterology
writeLines(txt, tf<-tempfile())
baskets <- read_baskets(con = tf, sep = "[ \t]+",info=c("sequenceID", "eventID", "SIZE"))
as(baskets, "data.frame")
# items sequenceID eventID SIZE
# 1 {OB/Gyn} 2 1 1
# 2 {Internal_Medicine} 15 1 1
# 3 {Internal_Medicine} 15 2 1
# 4 {Internal_Medicine} 15 3 1
# 5 {Internal_Medicine,Neurology} 56 1 2 # <----------
# 6 {Oncology} 84 1 1
# 7 {Hematology} 151 1 2
# 8 {Hematology/Oncology} 151 2 1
# 9 {Hematology/Oncology} 151 3 1
# 10 {Gastroenterology} 185 1 2