从两个pandas DataFrame生成Python字典，代码仅首行生效如何解决

出错原因 #

1. 直接遍历DataFrame对象image_files时，默认返回的是列名而非行内容，你的数据集只有1列，所以原循环只会执行1次，只会处理第一行数据。
2. file.iterrows()返回的是(行索引, 行Series对象)的元组，原代码直接将整个元组转数组，会把索引也计入结果，不符合标注数据要求。
3. 额外提示：Python原生字典不支持重复键，你预期输出里的重复键结构无法用普通字典实现，后续写入会覆盖之前的同键值对。

修复代码 #

方案1：同一路径的标注合并为嵌套列表（推荐，符合字典规范） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取无表头的csv需加header=None，避免第一行数据被识别为列名
image_files = pd.read_csv('image_files.csv', header=None)
file = pd.read_csv('Training_dataset.csv', header=None)

image_anno_dict = {}

for img_tuple, (_, anno_row) in zip(image_files.itertuples(index=False, name=None), file.iterrows()):
    img_path = img_tuple[0]
    anno_list = anno_row.tolist()
    if img_path in image_anno_dict:
        image_anno_dict[img_path].append(anno_list)
    else:
        image_anno_dict[img_path] = [anno_list]

输出格式示例：

{
    'C:/Users/.../000005.jpg': [[324,339,263,211,9], [253,372,165,264,9], ...],
    'C:/Users/.../000007.jpg': [...],
    ...
}

方案2：保留重复键结构（用元组列表实现，无法用普通字典） #

如果一定要保留你预期的多组同键结构，可以用列表存储键值对元组：

import pandas as pd
import numpy as np

image_files = pd.read_csv('image_files.csv', header=None)
file = pd.read_csv('Training_dataset.csv', header=None)

image_anno_list = []
for img_tuple, (_, anno_row) in zip(image_files.itertuples(index=False, name=None), file.iterrows()):
    img_path = img_tuple[0]
    anno_list = anno_row.tolist()
    image_anno_list.append((img_path, anno_list))

输出格式示例：

[
    ('C:/Users/.../000005.jpg', [324,339,263,211,9]),
    ('C:/Users/.../000005.jpg', [253,372,165,264,9]),
    ...
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yaman Afadar