Question

我有一些历史订单信息，其中有两列作为数据框：OrderID和Item。它包含大约一百万条记录。我正在尝试对此数据框进行关联规则挖掘，并且为了利用arules包，我将不得不将大数据框转换为事务格式。但是，转换需要很长的时间，我尝试使用具有相同结构的较小数据帧（300K行），转换花费了几秒钟的时间，但是对于较大的数据帧，这将永远花费。由于我将使用更大的数据集进行关联规则挖掘，因此有没有更有效的方法来实现此目的？

我使用的是一台功能强大的机器，并成功处理了较小的数据帧。下面是我用来进行转换的代码。

library(tidyverse)
library(arules)
OrderID<-c("0001","0001","0002","0002")
Item<-c("ProductA","ProductB","ProductB","ProductC")
df<-data.frame(OrderID,Item)
df$OrderID<-as.factor(df$OrderID)
df$Item<-as.factor(df$Item)

df_trans<-as(split(df[,"Item"],df[,"OrderID"]),"transactions")

Answer 1

这是一个常见问题。这是手册页上?transactions的解决方案：

   ## example 4: creating transactions from a data.frame with 
   ## transaction IDs and items (by converting it into a list of transactions first) 
     a_df3 <- data.frame(
       TID = c(1,1,2,2,2,3), 
       item=c("a","b","a","b","c", "b")
       )
     a_df3
     trans4 <- as(split(a_df3[,"item"], a_df3[,"TID"]), "transactions")
     trans4
     inspect(trans4)

   ## Note: This is very slow for large datasets. It is much faster to 
   ## read transactions using read.transactions() with format = "single".
   ## This can be done using an anonymous file.
     write.table(a_df3, file = tmp <- file(), row.names = FALSE)
     trans4 <- read.transactions(tmp, format = "single",
       header = TRUE, cols = c("TID", "item"))
     close(tmp)
     inspect(trans4)

将大数据帧转换为R中规则的交易格式

1 个答案: