使用 TransactionEncoder 对具有不同元素数量的列表进行单热编码

Question

我正在尝试使用 TransactionEncoder 将事务数据转换为单热编码布尔数组。但是，我不确定如何创建一个包含不同数量元素的列表的数组。

交易数据如下所示：

[['Apple', 'Beer', 'Rice', 'Chicken'],
['Apple', 'Beer', 'Rice'], ['Apple', 'Beer'], ['Apple', 'Bananas'], ['Milk', 'Beer', 'Rice',
'Chicken'], ['Milk', 'Beer', 'Rice'], ['Milk', 'Beer'], ['Apple', 'Bananas']]

一旦我有了名为 trans 的数组，我将尝试使用此代码将其转换为一次性编码的布尔数组：

te = TransactionEncoder()
data = te.fit_transform(trans)
data = pd.DataFrame(data, columns = te.columns_)

Answer 1

ll = np.array([['Apple', 'Beer', 'Rice', 'Chicken'],
['Apple', 'Beer', 'Rice'], ['Apple', 'Beer'], ['Apple', 'Bananas'], ['Milk', 'Beer', 'Rice',
'Chicken'], ['Milk', 'Beer', 'Rice'], ['Milk', 'Beer'], ['Apple', 'Bananas']])

import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

te2 = TransactionEncoder()
data2 = te2.fit_transform(ll)
data2 = pd.DataFrame(data2, columns = te2.columns_)