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orders = pd.read_csv(path + '/order_products__prior.csv')
print('orders -- dimensions: {0};   size: {1}'.format(orders.shape, size(orders)))
display(orders.head())

orders = orders.set_index('order_id')['product_id'].rename('item_id')
print('dimensions: {0};   size: {1};   unique_orders: {2};   unique_items: {3}'
      .format(orders.shape, size(orders), len(orders.index.unique()), len(orders.value_counts())))

# 단일 품목이나 품목 집합에 대한 빈도수를 반환한다.
def freq(iterable):
    if type(iterable) == pd.core.series.Series:
        return iterable.value_counts().rename("freq")
    else: 
        return pd.Series(Counter(iterable)).rename("freq")
    
# 고유한 주문번호 갯수를 반환한다.
def order_count(order_item):
    return len(set(order_item.index))

# 한번에 한 품목 집합을 생성하는 generator를 반환한다.
def get_item_pairs(order_item):
    order_item = order_item.reset_index().values
    for order_id, order_object in groupby(order_item, lambda x: x[0]):
        item_list = [item[1] for item in order_object]
              
        for item_pair in combinations(item_list, 2):
            yield item_pair            

# 품목에 대한 빈도수와 지지도를 반환한다.
def merge_item_stats(item_pairs, item_stats):
    return (item_pairs
                .merge(item_stats.rename(columns={'freq': 'freqA', 'support': 'supportA'}), left_on='item_A', right_index=True)
                .merge(item_stats.rename(columns={'freq': 'freqB', 'support': 'supportB'}), left_on='item_B', right_index=True))

# 품목 이름을 반환한다.
def merge_item_name(rules, item_name):
    columns = ['itemA','itemB','freqAB','supportAB','freqA','supportA','freqB','supportB', 
               'confidenceAtoB','confidenceBtoA','lift']
    rules = (rules
                .merge(item_name.rename(columns={'item_name': 'itemA'}), left_on='item_A', right_on='item_id')
                .merge(item_name.rename(columns={'item_name': 'itemB'}), left_on='item_B', right_on='item_id'))
    return rules[columns]

# 미리 준비한 주문 정보(주문번호를 인덱스로 하고 상품번호를 Value로하는 Series)와 최소 지지도를 입력받아 연관 규칙을 반환한다.
def association_rules(order_item, min_support):

    print("Starting order_item: {:22d}".format(len(order_item)))

    # 빈도수와 지지도를 계산한다.
    item_stats             = freq(order_item).to_frame("freq")
    item_stats['support']  = item_stats['freq'] / order_count(order_item) * 100

    # 최소 지지도를 만족하지 못하는 품목은 제외한다. 
    qualifying_items       = item_stats[item_stats['support'] >= min_support].index
    order_item             = order_item[order_item.isin(qualifying_items)]

    print("Items with support >= {}: {:15d}".format(min_support, len(qualifying_items)))
    print("Remaining order_item: {:21d}".format(len(order_item)))

    # 2개 미만의 주문 정보는 제외한다.
    order_size             = freq(order_item.index)
    qualifying_orders      = order_size[order_size >= 2].index
    order_item             = order_item[order_item.index.isin(qualifying_orders)]

    print("Remaining orders with 2+ items: {:11d}".format(len(qualifying_orders)))
    print("Remaining order_item: {:21d}".format(len(order_item)))

    # 빈도수와 지지도를 다시 계산한다.
    item_stats             = freq(order_item).to_frame("freq")
    item_stats['support']  = item_stats['freq'] / order_count(order_item) * 100

    # 품목 집합에 대한 generator를 생성한다.
    item_pair_gen          = get_item_pairs(order_item)

    # 품목 집합의 빈도수와 지지도를 계산한다. 
    item_pairs              = freq(item_pair_gen).to_frame("freqAB")
    item_pairs['supportAB'] = item_pairs['freqAB'] / len(qualifying_orders) * 100

    print("Item pairs: {:31d}".format(len(item_pairs)))

    # 최소 지지도를 만족하지 못하는 품목 집합을 제외한다.
    item_pairs              = item_pairs[item_pairs['supportAB'] >= min_support]

    print("Item pairs with support >= {}: {:10d}\n".format(min_support, len(item_pairs)))

    # 계산된 연관 규칙을 계산된 지표들과 함께 테이블로 만든다.
    item_pairs = item_pairs.reset_index().rename(columns={'level_0': 'item_A', 'level_1': 'item_B'})
    item_pairs = merge_item_stats(item_pairs, item_stats)
    
    item_pairs['confidenceAtoB'] = item_pairs['supportAB'] / item_pairs['supportA']
    item_pairs['confidenceBtoA'] = item_pairs['supportAB'] / item_pairs['supportB']
    item_pairs['lift']           = item_pairs['supportAB'] / (item_pairs['supportA'] * item_pairs['supportB'])
    
    # 향상도를 내림차순으로 정렬하여 연관 규칙 결과를 반환한다.
    return item_pairs.sort_values('lift', ascending=False)

%%time
rules = association_rules(orders, 0.01)

# 품목 ID를 보기 좋게 하기 위해서 품목 이름으로 바꿔준다.
item_name   = pd.read_csv(path + '/products.csv')
item_name   = item_name.rename(columns={'product_id':'item_id', 'product_name':'item_name'})
rules_final = merge_item_name(rules, item_name).sort_values('lift', ascending=False)
display(rules_final)