如何在px.scatter_geo图表中添加佐治亚州（GA）县界

一、添加佐治亚州县界 #

你可以通过叠加Plotly图形对象图层的方式，将GeoJSON/Shapefile格式的县界添加到散点地图上，具体步骤如下：

1. 用GeoPandas读取你的县界文件（GeoJSON或Shapefile均支持）：

   # 读取GeoJSON（如果是Shapefile，直接传入.shp文件路径即可）
   ga_counties = geopandas.read_file("/content/ga_counties.geojson")
   

2. 将GeoDataFrame转换为Plotly可用的地理线数据，通过add_trace添加到现有散点图中：
   遍历每个县的边界坐标，创建线条图层并设置样式：

   # 遍历每个县的边界，添加县界线条
   for _, row in ga_counties.iterrows():
       # 处理多边形/多类型多边形的坐标提取
       if row.geometry.type == 'Polygon':
           lons, lats = row.geometry.exterior.coords.xy
       elif row.geometry.type == 'MultiPolygon':
           lons = []
           lats = []
           for poly in row.geometry.geoms:
               poly_lons, poly_lats = poly.exterior.coords.xy
               lons.extend(poly_lons)
               lats.extend(poly_lats)
               lons.append(None)  # 用空值分隔不同子多边形
               lats.append(None)
       # 添加县界图层
       fig.add_trace(go.Scattergeo(
           lon=lons,
           lat=lats,
           mode='lines',
           line=dict(width=1, color='gray'),  # 自定义县界的宽度和颜色
           hoverinfo='none'  # 悬浮时不显示县界相关信息
       ))
   

二、移除悬浮注释中的经纬度 #

你只需要在hover_data参数里明确将lat和lng设置为False，即可隐藏它们同时保证代码正常运行（px.scatter_geo仍需要这两个字段定位散点，只是不在悬浮框显示）：

修改你的px.scatter_geo调用部分：

fig = px.scatter_geo(df, lat='lat', lon='lng', color='county',
                     hover_name='county', scope='usa',
                     hover_data={
                     'lat': False,  # 隐藏纬度
                     'lng': False,  # 隐藏经度
                     '2019 New Residential Units': True,
                     '2019 Total Valuation': True,
                     '2020 New Residential Units': True,
                     '2020 Total Valuation': True,
                     '2021 New Residential Units': True,
                     '2021 Total Valuation': True,
                     '2022 New Residential Units': True,
                     '2022 Total Valuation': True,
                     'population': True,
                     },
                     center=dict(lat=32.1574, lon=-82.9071))

完整修改后的绘图代码片段 #

将上述修改整合后，最终的绘图逻辑如下：

# 读取县界文件（替换为你的实际文件路径）
ga_counties = geopandas.read_file("/content/ga_counties.geojson")

fig = px.scatter_geo(df, lat='lat', lon='lng', color='county',
                     hover_name='county', scope='usa',
                     hover_data={
                     'lat': False,
                     'lng': False,
                     '2019 New Residential Units': True,
                     '2019 Total Valuation': True,
                     '2020 New Residential Units': True,
                     '2020 Total Valuation': True,
                     '2021 New Residential Units': True,
                     '2021 Total Valuation': True,
                     '2022 New Residential Units': True,
                     '2022 Total Valuation': True,
                     'population': True,
                     },
                     center=dict(lat=32.1574, lon=-82.9071))

# 添加县界图层
for _, row in ga_counties.iterrows():
    if row.geometry.type == 'Polygon':
        lons, lats = row.geometry.exterior.coords.xy
    elif row.geometry.type == 'MultiPolygon':
        lons = []
        lats = []
        for poly in row.geometry.geoms:
            poly_lons, poly_lats = poly.exterior.coords.xy
            lons.extend(poly_lons)
            lats.extend(poly_lats)
            lons.append(None)
            lats.append(None)
    fig.add_trace(go.Scattergeo(
        lon=lons,
        lat=lats,
        mode='lines',
        line=dict(width=1, color='gray'),
        hoverinfo='none'
    ))

fig.update_geos(fitbounds="locations")
fig.update_layout(height=600, margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.write_html('permitvaluationplot.html')
fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C Sicily