R (arules) Конвертировать данные в транзакции и удалить NA

У меня есть набор данных. Моя цель - преобразовать фрейм данных в данные транзакций, чтобы выполнить анализ корзины рынка с использованием пакета Arules в R. Я провел онлайн-исследование, касающееся конвертации фрейма данных в данные транзакций, например ( Как подготовить данные транзакций в корзину для arules) и ( Преобразование CSV в транзакции для Arules), но результат, который я получил, был другим.

dput (DF)

structure(list(Transaction_ID = c("A001", "A002", "A003", "A004", "A005", "A006"), 
Fruits = c(NA, "Apple", "Orange", NA, "Pear", "Grape"), 
Vegetables = c(NA, NA, NA, "Potato", NA, "Yam"), 
Personal = c("ToothP", "ToothP", NA, "ToothB", "ToothB", NA), 
Drink = c("Coff", NA, "Coff", "Milk", "Milk", "Coff"), 
Other = c(NA, NA, NA, NA, "Promo", NA)), 
.Names = c("Transaction_ID", "Fruits", "Vegetables", "Personal", "Drink", "Other"), 
class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L))

Ниже моя структура данных

Transaction_ID  Fruits  Vegetables  Personal  Drink  Other
      A001        NA        NA       ToothP   Coff    NA
      A002       Apple      NA       ToothP    NA     NA
      A003      Orange      NA         NA     Coff    NA
      A004        NA      Potato     ToothB   Milk    NA
      A005       Pear       NA       ToothB   Milk   Promo
      A006      Grape      Yam         NA     Coff    NA

класс для каждого столбца

sapply(df, class)
Transaction_ID         Fruits     Vegetables       Personal          Drink          Other 
"character"    "character"    "character"    "character"    "character"    "character"

Преобразовать фрейм данных в данные транзакции

data <- as(split(df[,"Fruits"], df[,"Vegetables"],df[,"Personal"], df[,"Drink"], df[,"Other"]), "transactions")
inspect(data)

Результаты, которые я получил

[1] {NA,NA,ToothP,Coff,NA}
[2] {Apple,NA,ToothP,NA,NA}
[3] {Orange,NA,NA,Coff,NA}
[4] {NA,Potato,ToothB,Milk,NA}
[5] {Pear,NA,ToothB,Milk,Promo}
[6] {Grape,Yam,NA,Coff,NA}

Данные транзакции были успешно преобразованы, но мне было интересно, есть ли способ удалить элементы NA? поскольку НС будет рассматривать как элемент, если они все еще остаются в списке транзакций.

Источник

2 ответа

Решение

Огустари прав. Вот полный код, который также обрабатывает идентификаторы транзакций.

library("arules")
library("dplyr")  ### for dbl_df
df <- structure(list(Transaction_ID = c("A001", "A002", "A003", "A004", "A005", "A006"), 
  Fruits = c(NA, "Apple", "Orange", NA, "Pear", "Grape"), 
  Vegetables = c(NA, NA, NA, "Potato", NA, "Yam"), 
  Personal = c("ToothP", "ToothP", NA, "ToothB", "ToothB", NA), 
  Drink = c("Coff", NA, "Coff", "Milk", "Milk", "Coff"), 
  Other = c(NA, NA, NA, NA, "Promo", NA)), 
  .Names = c("Transaction_ID", "Fruits", "Vegetables", "Personal", "Drink", "Other"), 
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L))

### remove transaction IDs
tid <- as.character(df[["Transaction_ID"]])
df <- df[,-1]

### make all columns factors
for(i in 1:ncol(df)) df[[i]] <- as.factor(df[[i]])

trans <- as(df, "transactions")

### set transactionIDs
transactionInfo(trans)[["transactionID"]] <- tid

inspect(trans)

   items                                          transactionID
[1] {Personal=ToothP,Drink=Coff}                   A001         
[2] {Personal=ToothP}                              A002         
[3] {Drink=Coff}                                   A003         
[4] {Vegetables=Potato,Personal=ToothB,Drink=Milk} A004         
[5] {Personal=ToothB,Drink=Milk,Other=Promo}       A005         
[6] {Vegetables=Yam,Drink=Coff}                    A006
Источник

Я могу предложить вам это решение, но я не знаю, является ли это то, что вы ищете.

dput (DF)

df <- data.frame(structure(list(Transaction_ID = as.factor(c("A001", "A002", "A003", "A004", "A005", "A006")), 
               Fruits = as.factor(c(NA, "Apple", "Orange", NA, "Pear", "Grape")), 
               Vegetables = as.factor(c(NA, NA, NA, "Potato", NA, "Yam")), 
               Personal = as.factor(c("ToothP", "ToothP", NA, "ToothB", "ToothB", NA)), 
               Drink = as.factor(c("Coff", NA, "Coff", "Milk", "Milk", "Coff")), 
               Other = as.factor(c(NA, NA, NA, NA, "Promo", NA))), 
          .Names = c("Transaction_ID", "Fruits", "Vegetables", "Personal", "Drink", "Other"), 
          class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L)))

Класс для каждого столбца Обратите внимание, что все классы "фактор"

sapply(df, class)
Transaction_ID         Fruits     Vegetables       Personal          Drink          Other 
      "factor"       "factor"       "factor"       "factor"       "factor"       "factor"

Преобразовать фрейм данных в данные транзакции

data <- as(df, "transactions")
inspect(data)

Результат у меня есть

     items                 transactionID
[1] {Transaction_ID=A001,              
     Personal=ToothP,                  
     Drink=Coff}                      1
[2] {Transaction_ID=A002,              
     Fruits=Apple,                     
     Personal=ToothP}                 2
[3] {Transaction_ID=A003,              
     Fruits=Orange,                    
     Drink=Coff}                      3
[4] {Transaction_ID=A004,              
     Vegetables=Potato,                
     Personal=ToothB,                  
     Drink=Milk}                      4
[5] {Transaction_ID=A005,              
     Fruits=Pear,                      
     Personal=ToothB,                  
     Drink=Milk,                       
     Other=Promo}                     5
[6] {Transaction_ID=A006,              
     Fruits=Grape,                     
     Vegetables=Yam,                   
     Drink=Coff}                      6

Я нашел часть решения здесь преобразовать фрейм данных в r в транзакцию или itemMatrix. Более того, кажется, что ваша команда

data <- as(split(df[,"Fruits"], df[,"Vegetables"],df[,"Personal"], df[,"Drink"], df[,"Other"]), "transactions")
inspect(data)

работает только для data.frame, содержащего только два столбца.

Источник
Другие вопросы по тегам