Python地理可视化问题：JSON字符串转整数及key_on参数验证

一、处理JSON字符串格式问题 #

你手里的JSON是字符串类型，folium没法直接使用，得先转成Python可识别的字典/列表结构，用json模块就能搞定：

• 先导入模块：import json
• 如果数据是存在变量里的字符串，直接解析：country_geo = json.loads(你的JSON字符串变量)
• 如果是从本地JSON文件读取，更建议用下面的方式：

import json
with open("gb-cities.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    country_geo = json.load(f)

二、修正key_on参数 #

key_on的作用是关联你的DataFrame数据和JSON里的地理要素，必须和JSON中每个feature的属性名对应。

先查看你解析后的JSON结构，打印第一个feature看看属性：

print(country_geo["features"][0])

根据你用的英国城市数据结构，城市名一般存在feature.properties.city里，所以key_on应该设为'feature.properties.city'，替换你现在的'feature.CopyPasteDiv'。

另外，你地图的初始坐标设错了，[20,78]是印度区域，改成英国大致坐标[54.5, -3]才能看到目标区域。

调整后的完整代码示例：

import folium
import json
import pandas as pd

# 读取并解析JSON数据
with open("gb-cities.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    country_geo = json.load(f)

# 示例数据（替换成你的data_to_plot1）
data_to_plot1 = pd.DataFrame({"city": ["London", "Manchester"], "xg": [2.3, 1.8]})

# 初始化地图，聚焦英国
venue_map = folium.Map(location=[54.5, -3], zoom_start=5)

folium.Choropleth(
    geo_data=country_geo,
    data=data_to_plot1,
    columns=["city", "xg"],
    key_on='feature.properties.city',  # 匹配JSON中的城市属性
    fill_color='YlOrBr',
    fill_opacity=0.6,
    line_opacity=0.1,
    legend_name="Expected Goals per city"
).add_to(venue_map)

folium.LayerControl().add_to(venue_map)

venue_map

关键注意事项 #

• 保证data_to_plot1里的city列和JSON中的城市名完全匹配（大小写、拼写都不能错），否则 Choropleth 无法关联数据。
• 如果JSON里城市名的属性不是city，就把key_on改成对应的属性路径，比如feature.properties.name之类的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashley