請問各位大大,
我用python 跑apriori 算法:
程式回傳關聯規則的資料結構長這樣:
{(1,): ((3,), 1.0), (2,): ((5,), 1.0), (5,): ((2,), 1.0), (2, 3): ((5,),
1.0), (3, 5): ((2,), 1.0)}
意思是:
1->3 信心度:1
2->5 信心度:1
5->2 信心度:1
2,3 ->5 信心度:1
3,5->2 信心度:1
{(1,): ((3,), 1.0), (2,): ((5,), 1.0), (5,): ((2,), 1.0), (2, 3): ((5,),
1.0), (3, 5): ((2,), 1.0)}
請問有什麼方法可以讓上面字典的資料結構變成dataframe 如下:
前件 後件 信心度
1 3 1
2 5 1
5 2 1
2,3 5 1
3,5 2 1
謝謝各位!

_data = [[key[0], val[0][0], val[1]] for key, val in data.items()]cols = ["前件", "後件", "信心度"]df = df.DataFrame(_data, columns=cols)df = pd.DataFrame(_data, columns=cols)df=df那行打錯看下面那行，簡單來說就是用list comprehension取出你要的資料讓每筆資料變成一個list(到時候會變成dataframe的一個row) 再來cols就是照你要的欄位名稱而已，最後再整個丟到dataframe裡面就行，沒實際測過但是應該可以用

謝謝版友回覆!