アソシエーション分析(相関ルール)について

Question

アソシエーション分析　対象リストの選定

アソシエーション分析(相関ルール)で
Lift > 1.0以上、Confidence > 0.3以上, Support > 0.1以上に
選定をして、リストアップしようと考えています。
（Python 3.0です）

from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules, fpgrowth
freq_items = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames='1')

#上で選ばれた組み合わせの中でliftが高い組み合わせを選出
freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "lift",min_threshold = 1.5
)
freq_items_top

以上のようにコードを組みました。
Lift　 >1.0以上、 Support > 0.1　以上では選定ができたのですが、
Confidence > 0.3以上の条件はどこにどのように記載すれば
可能でしょうか？　

Comments

[OkamotoN.426]

回答、URLの添付ありがとうございます。
わかりにくい質問で失礼しました。　lift > 1.0　かつ　confidence > 0.3　の 　(or)　の条件で解析したいと考えています。

#上で選ばれた組み合わせの中でliftが高い組み合わせを選出
freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "lift", min_threshold = 1.5)
freq_items_top = association_rules(freq_items, metric = "confidence", min_threshold = 0.3)

と2つ並べて記載してみましたが、こちらではLift > 1.5の条件が反映されない結果となってしまいました。
どのようにすれば　lift > 1.0　かつ　confidence > 0.3　の複数条件で　解析できますでしょうか？

Answer 1

association_rules(df, metric = "confidence", min_threshold = 0.3)でいいのでは？

ダメだったのなら、何がどううまくいかなかったのかを具体的に質問に追記してください。

参考:
Association Rules with Python. Association Rules Analysis has become… | by Merve Torkan | Medium