给我完整的优化后的代码

为了优化读取大文件并处理可能出现的问题，你可以采用分块读取的方式处理Capitals.csv文件，同时对状态编码（STATE_FIPS）的缺失值进行更细致的管理。以下是优化后的代码：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 优化读取大文件，分块处理
chunksize = 1000  # 可调整此值以适应内存大小
capitals_chunks = []
for chunk in pd.read_csv('Capitals.csv', chunksize=chunksize):
    # 确保STATE_FIPS存在才加入，避免缺失值影响
    chunk = chunk[~chunk.STATE_FIPS.isna()]
    capitals_chunks.append(chunk)

# 合并所有小块
capitals_df = pd.concat(capitals_chunks)

# 创建state_fips_dict
state_fips_dict = capitals_df.set_index('STATE_FIPS')['fields'].dropna().to_dict()

# 读取States.shp并添加缺失字段
states = gpd.read_file('States.shp')

# 初始化一个新的空列表用于存储新添加的fields
new_fields = []

# 使用迭代器遍历 States.shp 的每一条记录
for i, row in states.iterrows():
    fips = row['STATE_FIPS']
    if fips in state_fips_dict:
        new_fields.append(state_fips_dict[fips])
    else:
        # 处理 STATE_FIPS 缺失的情况，这里可以根据实际情况处理，比如使用默认值或者删除该记录
        new_fields.append(None)  # 举例：设置为None 或者跳过当前行

# 添加新的fields列
states['fields'] = new_fields

# 删除原始的STATE_FIPS列，如果不需要的话，也可以保留它
states.drop(columns=['STATE_FIPS'], inplace=True)

# 保存更新后的数据
states.to_file('Optimized_States.shp', driver='ESRI Shapefile')

# 查看和绘制前5行以及地图
print(states.head())
ax = states.plot(figsize=(10, 8))
ax.set_title('Optimized States Map with Additional Fields')
plt.show()