ValueError：pandas pivot_tableを使用して負の次元は使用できません

Question

私はアイテムアイテムの共同推奨コードを作成しようとしています。私の完全なデータセットはhereです。ユーザーが行になり、項目が列になり、評価が値になるようにします。次のように

私のコードは次のとおりです。

   user  item rating timestamp 
0 A2EFCYXHNK06IS 5555991584  5 978480000 
1 A1WR23ER5HMAA9 5555991584  5 953424000 
2 A2IR4Q0GPAFJKW 5555991584  4 1393545600 
3 A2V0KUVAB9HSYO 5555991584  4 966124800 
4 A1J0GL9HCA7ELW 5555991584  5 1007683200 

し、エラーがある：次のように私のデータがある

import pandas as pd  
import numpy as np 
file = pd.read_csv("data.csv", names=['user', 'item', 'rating', 'timestamp']) 
table = pd.pivot_table(file, values='rating', index=['user'], columns=['item']) 

Traceback (most recent call last): 
    File "D:\python\reco.py", line 9, in <module> 
    table=pd.pivot_table(file,values='rating',index=['user'],columns=['item']) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\tools\pivot.py", line 133, in pivot_table  
     table = agged.unstack(to_unstack) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4047, in  unstack 
    return unstack(self, level, fill_value) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 402, in unstack  
    return _unstack_multiple(obj, level)  
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 297, in _unstack_multiple 
    unstacked = dummy.unstack('__placeholder__') 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4047, in unstack 
    return unstack(self, level, fill_value) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 406, in unstack 
    return _unstack_frame(obj, level, fill_value=fill_value) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 449, in _unstack_frame 
    fill_value=fill_value) 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 103, in __init__ 
    self._make_selectors() 
    File "C:\python35\lib\site-packages\pandas\core\reshape.py", line 137, in _make_selectors 
    mask = np.zeros(np.prod(self.full_shape), dtype=bool) 
ValueError: negative dimensions are not allowed 

Answer 1

私は（これが完了することを保証することはできません私はそれが計算を待つのにうんざりしています）、ここではメモリを最小限に抑える必要のある疎なデータフレームを作成する方法がありますそして助けてください。

import pandas as pd 
import numpy as np 
file=pd.read_csv("data.csv",names=['user','item','rating','timestamp']) 

from scipy.sparse import csr_matrix 

user_u = list(sorted(file.user.unique())) 
item_u = list(sorted(file.item.unique())) 

row = file.user.astype('category', categories=user_u).cat.codes 
col = file.item.astype('category', categories=item_u).cat.codes 

data = file['rating'].tolist() 

sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(len(user_u), len(item_u))) 

df = pd.SparseDataFrame([ pd.SparseSeries(sparse_matrix[i].toarray().ravel(), fill_value=0) 
           for i in np.arange(sparse_matrix.shape[0]) ], 
         index=user_u, columns=item_u, default_fill_value=0) 

詳細については、this questionを参照してください。