为什么从 pandas df 转换为字典时会丢失记录？

Question

我正在尝试将从美国县的 shapefile 创建的大约 3233 条记录的 DBF 转换为数据框；然后我想从该数据框中取出两列，然后 转换为字典，其中 column1 是键，column2 是值 。但是，生成的字典没有与我的数据框相同数量的记录。

我使用 arcpy 调用美国所有县的 shapefile。当我使用 arcpy.GetCount_management(county_shapefile) 时，这个 returns 特征数为 3233 条记录。
为了转换成dataframe，我先用arcpy.TableToTableconversion()转换成dbf，这个returns一个有3233条记录的dbf。
使用 simpledbf 的 Dbf5 转换为 df 后，我得到了一个包含 3233 条记录的 df。
然后我将前两列转换为 returns 56 条记录 的字典。谁能告诉我这是怎么回事？（我最近从 Python 2 切换到 Python 3，这可能是问题的一部分吗？）

代码：

county_shapefile = "U:/Shapefiles/tl_2018_us_county/tl_2018_us_county.shp"
dbf = arcpy.TableToTable_conversion(county_shapefile,"U:/","county_data.dbf")

from simpledbf import Dbf5
dbfile = Dbf5(str(dbf))
df = dbfile.to_dataframe()

df_dict = {row[0]:row[1] for row in df.values}

我也尝试过使用 .to_dict() 函数执行此操作，但我没有获得所需的字典结构 {column1:column2,column1:column2...}

from simpledbf import Dbf5
dbfile=Dbf5(str(dbf))
df=dbfile.to_dataframe()
subset=df[["STATEFP","COUNTYFP"]]
subset=subset.set_index("COUNTYFP")
dict=subset.to_dict()

最后，我希望创建一个字典，其中键是县 FIPS 代码 (COUNTYFP)，值是州 FIPS 代码 (STATEFP)。我不想有任何嵌套字典，只是一个格式为...

的简单字典

dict={
   COUNTYFP1:STATEFP1,
   COUNTYFP2:STATEFP2,
   COUNTYFP3:STATEFP3,
   ....
}

Answer 1

您确定 column1 没有重复项吗？因为 python 中的字典不支持重复键！如果要将 column1 中的所有值保留为键，则必须找到 workaround for the same.

为什么从 pandas df 转换为字典时会丢失记录？

Why are there missing records when I convert from pandas df to dictionary?

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