Altair中Choropleth（分级统计图）无法显示问题求助

你的地图空白核心原因是数据匹配失败：

• 你用lookup='id'关联topojson数据，但world_110m里的id是国家的ISO 3166-1数字代码（比如法国是250），而你的DataFrame里存的是国家名称字符串，两者完全无法匹配，导致没有数据能映射到地图上，最终显示空白。
• 另外，你DataFrame里的部分国家名称格式和topojson里的标准名称不一致（比如Turkey (including Gallipoli)、Ireland, Republic of），即使改了lookup字段，也会匹配失败。

1. 修正关联字段 #

把transform_lookup里的lookup参数改成properties.name——这是world_110m数据里存储国家标准名称的字段，和你的DataFrame字段类型匹配。

2. 统一国家名称格式 #

清理DataFrame里的国家名称，去掉冗余后缀，和topojson里的标准名称对齐：

• 去掉括号及内部内容（比如Turkey (including Gallipoli) → Turkey）
• 修正非标准名称（比如Ireland, Republic of → Ireland）

3. 处理无匹配的地区 #

像Gibraltar这类地区属于国家的海外领地，world_110m是国家级别的地图数据，不会单独显示，这类数据会自动被忽略。

import altair as alt
import pandas as pd
from vega_datasets import data

dat = {
    'country': [
        'France', 'Belgium', 'United Kingdom', 'Iraq', 'Turkey (including Gallipoli)',
        'Iran', 'Germany', 'Italy', 'India', 'Egypt', 'Greece', 'Malta',
        'Ireland, Republic of', 'Pakistan', 'Azerbaijan', 'Switzerland', 'Poland',
        'Israel and Palestine (including Gaza)', 'Tanzania', 'Gibraltar', 'Kenya', 'Mozambique', 'Netherlands'
    ],
    'count': [
        7507, 2609, 686, 577, 414, 95, 93, 74, 72, 35, 24, 21,
        20, 19, 14, 3, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1
    ]
}

df = pd.DataFrame(dat)

# 清理国家名称，匹配topojson的标准名称
df['country'] = df['country'].str.replace(r'\s*\(.*\)', '', regex=True)
df.loc[df['country'] == 'Ireland, Republic of', 'country'] = 'Ireland'
df.loc[df['country'] == 'Israel and Palestine', 'country'] = 'Israel'

# 使用内置世界地图数据
world = alt.topo_feature(data.world_110m.url, 'countries')

# 创建分级统计图
choropleth = alt.Chart(world).mark_geoshape(
    fill='lightgray',
    stroke='white'
).encode(
    color=alt.Color('count:Q', scale=alt.Scale(scheme='viridis'), title='死亡人数'),
    tooltip=[alt.Tooltip('properties.name:N', title='国家'), alt.Tooltip('count:Q', title='死亡人数')]
).transform_lookup(
    lookup='properties.name',  # 改为匹配国家名称字段
    from_=alt.LookupData(df, 'country', ['count'])
).properties(
    title='各国死亡人数统计',
    width=800,
    height=500
).project('equirectangular')

choropleth

• 如果你需要更精确的地区匹配，可以使用包含更细粒度的地理数据（比如world_50m），但world_110m已经足够展示国家级别的统计。
• 对于Israel and Palestine这类合并名称，由于topojson里没有对应条目，这里统一映射为Israel，你可以根据需求调整拆分逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者elksie5000