如何提取Plotly hexbin_mapbox中六边形的质心、顶点及均值到DataFrame

要导出hexbin热力图中每个六边形的均值、质心坐标和顶点坐标，直接从Plotly生成的fig对象中提取数据即可，具体步骤如下：

数据提取逻辑 #

Plotly的create_hexbin_mapbox生成的图表对象中，六边形的核心数据存储在fig.data[0]（第一个图层为hexbin图层，第二个是原始点图层）：

• 每个六边形的均值：fig.data[0].z数组
• 质心GPS坐标：fig.data[0].lat（纬度）和fig.data[0].lon（经度）数组
• 六个顶点GPS坐标：fig.data[0].geojson['features']中的每个feature包含geometry.coordinates，存储的是六边形的顶点经纬度（注意顺序为经度, 纬度）

完整实现代码 #

在你提供的示例代码末尾添加以下提取逻辑：

# 提取hexbin图层数据
hexbin_layer = fig.data[0]

# 1. 准备基础数据：均值、质心坐标
hex_data = pd.DataFrame({
    'mean_value': hexbin_layer.z,
    'centroid_lat': hexbin_layer.lat,
    'centroid_lon': hexbin_layer.lon
})

# 2. 提取每个六边形的顶点坐标
vertices_list = []
for feature in hexbin_layer.geojson['features']:
    # 获取顶点坐标（lon, lat），最后一个点和第一个点重复，取前6个
    coords = feature['geometry']['coordinates'][0][:-1]
    # 转换为lat, lon并整理成字典
    vertices = {f'vertex_{i+1}_lat': coord[1] for i, coord in enumerate(coords)}
    vertices.update({f'vertex_{i+1}_lon': coord[0] for i, coord in enumerate(coords)})
    vertices_list.append(vertices)

# 合并顶点数据到主DataFrame
hex_data = pd.concat([hex_data, pd.DataFrame(vertices_list)], axis=1)

# 查看结果
display(hex_data)

结果说明 #

最终生成的hex_data DataFrame包含以下字段：

• mean_value：对应每个六边形的均值
• centroid_lat/centroid_lon：六边形质心的纬度和经度
• vertex_1_lat到vertex_6_lat：六个顶点的纬度
• vertex_1_lon到vertex_6_lon：六个顶点的经度

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BGG16