#生成資料的方法
def datainit():
a=['a1','a2','a3','a4','a5']
b=['b1','b2','b3','b4']
c=['c1','c2','c3']
d=['d1','d2']
datalist=
for i in range(21):
ax=random.randint(0,4)
bx=random.randint(0,3)
cx=random.randint(0,2)
dx=random.randint(0,1)
data=[a[ax],b[bx],c[cx],d[dx]]
#print(datalist)
datalist=dataframe(datalist)
datalist.to_csv('data.csv',index=false,encoding="utf_8_sig")
#生成資料如下
'''a1,b3,c1,d2
a2,b4,c1,d2
a4,b2,c1,d2
a1,b2,c1,d2
a1,b2,c1,d1
a5,b1,c1,d1
a5,b4,c3,d2
a5,b3,c2,d2
a2,b1,c3,d1
a1,b3,c3,d1
a4,b3,c1,d2
a3,b3,c1,d1
a5,b4,c2,d1
a2,b4,c1,d2
a1,b2,c3,d2
a2,b3,c2,d1
a5,b4,c3,d1
a3,b2,c1,d1
a3,b1,c2,d1
a1,b1,c2,d2
a3,b2,c3,d1
'''
datalist=pd.read_csv('data.csv')
#print(datalist)
#print(datalist.columns.size)
#計算每個維度的取值個數
#計算每個維度的取值集合
lenn=datalist.columns.size
numofall=[0]*lenn
#[5,4,3,2]
valueofall=
#[[a1,a2....],[b1,b2...]]
for j in range(lenn):
valueofsingle= #單個維度的取值
for i in range(len(datalist)):
if datalist.iloc[i, j] not in valueofsingle:
numofall[j]=len(valueofsingle)
print(valueofall)
print(numofall)
def buc(templist,n,curn,min_sup=3): #curn代表當前維度游標，最小支援度設為3
if curn==n:
return #退出遞迴
for i in range(numofall[curn]):
#print(templist)
#print(count(templist,datalist))
if count(templist,datalist)>=min_sup:
#if templist not in result: #查重
print("%s :%d" %(str(templist),count(templist,datalist)))
buc(templist,n,curn+1) #加一維度遞迴呼叫
#templist.pop() #記得刪除temp
templist.pop()
#劃分放棄該維度 ab,abc,abcd,abd走完之後走ac
#即對下一維進行劃分
buc(templist,n,curn+1)
#計算list出現次數
def count(list,data):
number=0
for i in range(len(data)):
isin=true
for j in range(len(list)):
#print(type(data.iloc[i]))#series物件
#print(data.iloc[i].tolist())
if list[j] not in data.iloc[i].tolist(): #將series物件轉list才能not in
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