Question

概述：

我需要将以下 data.frame 列（t $ Tags）转换为 Arules 事务：

阶
IOS，按钮swift3，编译器错误，空
C＃，通过按引用，不安全的球
弹簧，行家，弹簧-MVC，弹簧的安全性，弹簧java的配置
机器人，机器人片段，机器人-fragmentmanager
阶，阶的集合
蟒-2.7，蟒-3.X，matplotlib，情节

由于这些数据已经是篮子格式，并且遵循Arules文档中的示例3（https://cran.r-project.org/web/packages/arules/arules.pdf，第90页），我通过执行以下操作转换列：

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#Option 1 - converting data.frame as described in the documentation (page 90)
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## example 3: creating transactions from data.frame
a_df <- data.frame(
  Tags = as.factor(c("scala",
                      "ios, button, swift3, compiler-errors, null",
                      "c#, pass-by-reference, unsafe-pointers",
                      "spring, maven, spring-mvc, spring-security, spring-java-config",
                      "android, android-fragments, android-fragmentmanager",
                      "scala, scala-collections",
                      "python-2.7, python-3.x, matplotlib, plot"))
  )
## coerce
trans3 <- as(a_df, "transactions")
rules <- apriori(trans3, parameter = list(sup = 0.1, conf = 0.5, target="rules",minlen=1))
rules_output <- as(rules,"data.frame")
## Result: 0 rules
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# Option 2 - reading from a CSV file, which contains exactly the same data
# above without the header and the quotes
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file = "Test.csv"
trans3 = read.transactions(file = file, sep = ",", format = c("basket"))
rules <- apriori(trans3, parameter = list(sup = 0.1, conf = 0.5, target="rules",minlen=1))
rules_output <- as(rules,"data.frame")
## Result: 198 rules

选项1 - 结果= 0 规则

选项2 - 结果= 198 规则

问题：

在我当前的任务和环境中，我无法将 data.frame 列保存到格式化的平面文件（CSV或任何其他），然后使用 read.transactions重新读取（将选项1翻译成选项2）。如何以正确的格式转换 data.frame 列以正确使用 Arules apriori算法？

Answer 1

查看;中的示例。您需要一个包含项目向量（项目标签）的列表，而不是? transactions。

data.frame

将R data.frame列转换为Arules事务

1 个答案: