python按国家分列的频率图

Question

我正试图用一些特定的频率数据为一些国家绘制一张世界地图。我尝试过巧妙地使用(下面)，但是基本地图是不可用的，它不会让我加载我找到的新地图。

我需要的地图是存在这个变量的国家的颜色标度(强度)。

这些是我试图绘制地图的数据和代码：

database = px.data.gapminder()

d = {'Australia':[3],
'Brazil' :[2],
'Canada':[6],
'Chile':[3],
'Denmark':[1],
'France':[16],
'Germany':[3],
'Israel':[1]}


data = pd.DataFrame(d).T.reset_index()
data.columns=['country', 'count']

df=pd.merge(database, yourdata, how='left', on='country')

url = (
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data"
)

fig = px.choropleth(df, locations="country",
                    locationmode='ISO-3',
                    geojson = f"{url}/world-countries.json",
                    color="count")

我总是犯同样的错误。

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谢谢你的帮助

Answer 1

我认为没有显示它的原因是位置模式和目标列被错误地指定了。如果位置模式是“iso_3”，那么对于这些数据，位置将是“iso_alpha”。此外，如果位置模式是“国家名称”，那么该位置将是“国家”。由于所提供的数据较多，我们按年份提取数据，并改变了合并方法。

import pandas as pd

d = {'Australia':[3],
'Brazil' :[2],
'Canada':[6],
'Chile':[3],
'Denmark':[1],
'France':[16],
'Germany':[3],
'Israel':[1]}


data = pd.DataFrame(d).T.reset_index()
data.columns=['country', 'count']

import plotly.express as px

database = px.data.gapminder().query('year == 2007')

df = pd.merge(database, data, how='inner', on='country')
url = (
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data"
)

fig = px.choropleth(df,
                    locations="country",#"iso_alpha",
                    locationmode="country names",#"ISO-3",
                    geojson = f"{url}/world-countries.json",
                    color="count"
                   )

fig.show()

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