Pythonの辞書型への変形について

Question

以下のCSVデータをpythonのネストされた辞書型へ変形したいと思っています．
pythonの初心者でどのようなコードがよいかわからず，質問させていただきました．

変形前（元のCSVデータ）

変形後（ネストされた辞書型）

以下カンマ区切りの文字列になります．

名前,料理,点数
山田,カレー,2.5 
田中,カレー,3.0 
佐藤,カレー,2.5 
山田,ラーメン,3.5 
田中,ラーメン,3.5 
佐藤,ラーメン,3.0 
山田,チャーハン,3.0 
田中,チャーハン,1.5 
山田,寿司,3.5 
田中,寿司,5.0 
佐藤,寿司,3.5 
山田,牛丼,2.5 
田中,うどん,3.0 
佐藤,うどん,4.0 
山田,うどん,3.0 
田中,牛丼,3.5 

現段階ではcsvで読み込みappendをつかって一つの辞書型に読み込みができています．

しかし，やりたいことは「名前」項目でまとめて（山田は山田），上記の変形後（ネストされた辞書型？）にしたいと考えていますが，どのようにappendすれば，よろしいかお教えいただければ幸甚です．
よろしくお願いします．

Comments

[miyahan]

何を試して、どこで行き詰ってしまったか（何が困っているのか）明記してください。

[utoka]

現状を追加させていただきました．よろしくお願いいたします．

Answer 1

• itertools に groupby という関数があるのでそれを使うとちょっと楽できます

# python3 
from itertools import groupby

lines = [
    ['山田', 'カレー', 2.5],
    ['鈴木', 'うどん', 1.5],
    ['山田', 'うどん', 3.5],
    ['鈴木', 'カレー', 4.0],
]

ret = {}
for k, v in groupby(sorted(lines, key=lambda x: x[0]) , key=lambda x: x[0]):
    ret[k] = {v2[1]: v2[2] for v2 in v}

print(ret)

Comments

[utoka]

便利な関数をお教えいただき，ありがとうございます！

Answer 2

この手の処理は pandas を使うのが簡単かと。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset8.csv")
d = {n:dict(zip(d['料理'],d['点数'])) for n,d in df.groupby('名前')}

print(d)
# => {'田中': {'チャーハン': 1.5, '寿司': 5.0, 'ラーメン': 3.5, 'カレー': 3.0, '牛丼': 3
.5, 'うどん': 3.0}, '山田': {'チャーハン': 3.0, '寿司': 3.5, 'ラーメン': 3.5, 'カ
レー': 2.5, '牛丼': 2.5, 'うどん': 3.0}, '佐藤': {'カレー': 2.5, '寿司': 3.5, 'ラー
メン': 3.0, 'うどん': 4.0}}

Comments

[utoka]

ありがとうございます！pandasのやり方も知りたかったので，とても嬉しいです．

[utoka]

MovieLens(以下URL)のratings.csvを使用して以下の出力結果を得たいと思っています．
https://grouplens.org/datasets/movielens/
希望の出力結果
[‘userId’:{‘movieId’:{‘rating’, ‘timestanp’}}]
※ userId，movieId，rating，timestanpはカラム名で実際は値が入ります．

そこで教えていただいたコードを改変して以下を試すとmovieIdのネストされている値がタプルになってしまいます．
d = {n:dict(zip(d['movieId'],zip(d['rating'],d['timestamp']))) for n,d in ratings_df.groupby('userId')}
上記の結果
(‘userId’, {‘movieId’: (‘rating’, ‘timestanp’)}

度々申し訳ございませんが，アドバイスいただければ幸甚です．

[utoka]

以下で新規の質問をさせていただきましたので，ご教授いただければ幸甚です．
https://teratail.com/questions/74811?modal=q-comp