为什么我从pandas df转换到字典时会有丢失的记录？

从pandas DataFrame转换为字典时丢失记录的原因可能是由于DataFrame中的索引和列标签导致的。当将DataFrame转换为字典时，默认情况下，字典的键将是DataFrame的列标签，而字典的值将是每一行的数据。但是，如果DataFrame的索引不是连续的整数序列（例如，如果索引包含重复值或缺失值），则会导致一些记录丢失。

为了解决这个问题，可以使用to_dict()方法的参数orient来指定转换的方式。常用的方式有两种：

1. 'dict'方式：将DataFrame转换为字典，字典的键是列标签，字典的值是每一行的数据。这种方式可能会导致丢失记录，特别是当索引不是连续的整数序列时。

dict_data = df.to_dict(orient='dict')

1. 'records'方式：将DataFrame转换为一个由字典组成的列表，每个字典表示一行数据，字典的键是列标签，字典的值是对应行的数据。这种方式可以保留所有记录。

list_data = df.to_dict(orient='records')

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