¿Cómo aplicar la función Unir en un conjunto de datos a priori usando python pandas?

Tengo este conjunto de datos: - ingrese la descripción de la imagen aquí

Usando este conjunto de datos, apliqué el algoritmo a priori para encontrar los conjuntos de elementos frecuentes.

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
frequent_itemsets = apriori(customer_data_onehot, min_support=0.3, 
use_colnames=True)
frequent_itemsets['length'] = frequent_itemsets['itemsets'].apply(lambda 
x: len(x)) 
frequent_itemsets[frequent_itemsets['length'] >= 3] #atleast 3 items

El resultado después de aplicar el algoritmo a priori:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Ahora quiero investigar el efecto de usar la propiedad a priori al determinar los candidatos para los conjuntos de elementos frecuentes.

Para eso tengo que aplicar los siguientes pasos de unión del algoritmo Apriori:

función de unión: una función que, dados los conjuntos de elementos frecuentes de tamaño k, genera y produce una lista de conjuntos de elementos de tamaño k+1. Solo se deben fusionar los conjuntos de elementos que comparten exactamente k elementos.

Esto es lo que entendí -> Combina dos conjuntos de elementos k frecuentes (ahora k = 3), que tienen el mismo prefijo k-1 para generar nuevos conjuntos de elementos (k + 1)

For Example:

k=3 Ck=(a,b,c),(a,b,e) 

Have same k-1 prefix (a,b) 

Can combine generate (k+1)-itemset(k=4)  

Ck+1=(a,b,c,e)

¿Cómo puedo hacer esto en Python? Gracias por adelantado.

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