ネストされた辞書型について（python pandas）

Question

MovieLens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．

※ userId，movieId，rating，timestanpはカラム名で実際は値が入ります．
{‘userId’:{‘movieId’:{‘rating’, ‘timestanp’}}}
例）
{1: {31: {2.5, 1260759144},…..}

現状以下のコードを実行するとmovieId以下がタプルになってしまいます．
movieId以下も辞書型にしたいのですが，どのようにすればよろしいかご教授いただければ幸甚です．

ratings_df = pd.read_csv("ratings11.csv") #csv読み込み
d = {n:dict(zip(d['movieId'],zip(d['rating'],d['timestamp']))) for n,d in ratings_df.groupby('userId')}

#出力結果 ※movieIdのネストがタプルになってしまう？
{‘userId’, {‘movieId’: (‘rating’, ‘timestanp’)}}
例）
{1: {31: (2.5, 1260759144),
  1029: (3.0, 1260759179),
  1061: (3.0, 1260759182),
  1129: (2.0, 1260759185),
  1172: (4.0, 1260759205),
  1263: (2.0, 1260759151),….}

よろしくお願いします．

Comments

[magichan]

{‘rating’, ‘timestanp’} の仕様が良くわかりません。辞書型にはkeyが必要なのですが、Keyが無いように見えます。 それともSet に入れるということでしょうか？

[utoka]

おっしゃる通りで，keyがないですね．情報が不足していてすみません．ただの波括弧でネストされている配列?が取得したくてお伺いさせていただきました．ベストアンサーに選ばせていただきましたコードで，取得した値が取れましたが，こちらはSetというものでしょうか？

[magichan]

確認しましたが、上記のコードは {ragting: timestamp} つまり、keyがratingでvalueがtimestampの辞書型になってますね。

Answer 1

d = {
    n : dict(
        zip(d['movieId'], [{k :v } for k, v in zip(d['rating'],d['timestamp'])])
    ) for n, d in ratings_df.groupby('userId')
}

zipはタプルのイテレータを返すので内包表記で辞書のリストに変換すればいいです。

Comments

[utoka]

ありがとうございます！