>>> import pandas as pd
>>> from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
>>> te = TransactionEncoder()   # 트랜잭션 생성을 위해 Encoder 객체 생성
# 해당 객체에 dataset 자료를 적합(fitting)시키고 트랜잭션 형태로 변환
>>> te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset)
>>> te_ary
array([[ True, True, False, True, False, True, False, False, True, False, True],
       [ True, True, True, True, False, True, False, False, False, False, True],
       [ True, False, False, False, False, True, False, True, True, False, False],
       [False, True, False, False, True, False, False, False, True, True, True],
       [False, True, False, True, True, True, True, False, False, False, False]])
# 데이터프레임으로 생성하며, 열 이름은 제품명으로 지정
>>> df = pd.DataFrame(te_ary, columns = te.columns_)
>>> df
    Apple   Beans    Coke   Cookie    Corn    Eggs   Ice cream  Kidney Beans    Milk   Orange   Yogurt
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
0    True    True   False     True   False    True       False         False    True    False     True
1    True    True    True     True   False    True       False         False   False    False     True
2    True   False   False    False   False    True       False          True    True    False    False
3   False    True   False    False    True   False       False         False    True     True     True
4   False    True   False     True    True    True        True         False   False    False    False