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我有一个 CSV Excel 文件示例:
Receipt Name Address Date Time Items
25007 A ABC pte ltd 4/7/2016 10:40 Cheese, Cookie, Pie
.
.
25008 B CCC pte ltd 4/7/2016 12:40 Cheese, Cookie
比较“商品”列并找出人们一起购买的商品的最常见模式并显示 HitTest 门组合的简单方法是什么?在这种情况下,类似的模式是 Cheese, Cookie。
最佳答案
假设在处理 CSV 文件后,您发现 CSV 文件中的项目列表为:
>>> items=['Cheese,Cookie,Pie', 'Cheese,Cookie,Pie', 'Cake,Cookie,Cheese',
... 'Cheese,Mousetrap,Pie', 'Cheese,Jam','Cheese','Cookie,Cheese,Mousetrap']
首先确定所有可能的对:
>>> from itertools import combinations
>>> all_pairs={frozenset(t) for e in items for t in combinations(e.split(','),2)}
然后你可以这样做:
from collections import Counter
pair_counts=Counter()
for s in items:
for pair in {frozenset(t) for t in combinations(s.split(','), 2)}:
pair_counts.update({tuple(pair):1})
>>> pair_counts
Counter({('Cheese', 'Cookie'): 4, ('Cheese', 'Pie'): 3, ('Cookie', 'Pie'): 2, ('Cheese', 'Mousetrap'): 2, ('Cookie', 'Mousetrap'): 1, ('Cheese', 'Jam'): 1, ('Mousetrap', 'Pie'): 1, ('Cake', 'Cheese'): 1, ('Cake', 'Cookie'): 1})
可以扩展到更一般的情况:
max_n=max(len(e.split(',')) for e in items)
for n in range(max_n, 1, -1):
all_groups={frozenset(t) for e in items for t in combinations(e.split(','),n)}
group_counts=Counter()
for s in items:
for group in {frozenset(t) for t in combinations(s.split(','), n)}:
group_counts.update({tuple(group):1})
print 'group length: {}, most_common: {}'.format(n, group_counts.most_common())
打印:
group length: 3, most_common: [(('Cheese', 'Cookie', 'Pie'), 2), (('Cheese', 'Mousetrap', 'Pie'), 1), (('Cheese', 'Cookie', 'Mousetrap'), 1), (('Cake', 'Cheese', 'Cookie'), 1)]
group length: 2, most_common: [(('Cheese', 'Cookie'), 4), (('Cheese', 'Pie'), 3), (('Cookie', 'Pie'), 2), (('Cheese', 'Mousetrap'), 2), (('Cookie', 'Mousetrap'), 1), (('Cheese', 'Jam'), 1), (('Mousetrap', 'Pie'), 1), (('Cake', 'Cheese'), 1), (('Cake', 'Cookie'), 1)]
关于python - 在 csv 文件中查找模式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39946798/
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