作者：崔佳丽童鞋 | 来源：互联网 | 2023-09-18 20:00
篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了降维案例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、数据集介绍
该案例描述的是一段时间内客户的订单，预测用户下一次将会买那些订单。
数据集的信息如下：
- products.csv 商品信息
- order_products__prior.csv 订单与商品关系信息
- orders.csv 订单信息
- aisles.csv 商品所属的具体类别
1、 products.csv
import pandas as pd
product_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_products.csv‘)
product_df.head(10)
该文件是产品数据，里面的字段有product_id（产品ID），product_name（产品名称），aisle_id（产品类型）等。
2、order_products__prior.csv
order_products__prior_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_order_products__prior.csv‘)
order_products__prior_df.head(10)
该文件是产品和订单数据，里面的字段有product_id（产品ID），order_id（订单ID）等。
3、orders.csv
orders_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_orders.csv‘)
orders_df .head(10)
该文件是订单数据，里面的字段有user_id（用户ID），order_id（订单ID）等。
4、aisles.csv
aisles_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_aisles.csv‘)
aisles_df .head(10)
该文件是产品类型数据，里面的字段有aisle_id（产品数据类型ID），aisle（产品类型名称）。
二、预测
现在探究的是用户和物品类型的关系：
1、读取四张表
import pandas as pd
from sklearn.depositions import PCA
product_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_products.csv‘)
order_products__prior_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_order_products__prior.csv‘)
orders_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_orders.csv‘)
aisles_df = pd.read_csv(r‘I:machine_learnexample_aisles.csv‘)
2、合并四张表
_mg = pd.merge(order_products__prior_df,product_df,on=[‘product_id‘,‘product_id‘])
_mg = pd.merge(_mg,orders_df,on=[‘order_id‘,‘order_id‘])
_ma = pd.merge(_mg,aisles_df,on=[‘aisle_id‘,‘aisle_id‘])
_ma.head(10) #输出
上面就是用户（user_id）与产品类型（aisle）的关系，但是现在需要统计的每一个用户的产品类型，所以用到交叉表（特殊的分组表）。可以查出每一个用户aisle（产品类型）的个数。
crossTab_df = pd.crosstab(_ma["user_id"],_ma["aisle"])
crossTab_df #输出
3、主成分分析
pca = PCA(n_compOnents=0.9)
data = pca.fit_transform(crossTab_df)
data #输出
可以看看输出的行列：
data.shape
"""
(206209, 27)
"""
京公网安备 11010802041100号