Plotly Express Choropleth地图显示异常求助（加拿大PEI郡县）

核心问题点 #

• 未定义PE_merged变量：代码直接调用了PE_merged，但未将地理边界数据（counties_PE）与人口密度数据（PE_popdensity）合并，Plotly无法建立地理区域和人口密度值的对应关系，这是地图异常的主要原因。
• 代码缩进错误：fig.update_geos()和fig.show()前存在多余空格，Python是缩进敏感语言，会引发语法错误。
• 冗余的GeoJSON文件操作：无需手动导出再读取GeoJSON，可直接使用GeoDataFrame的__geo_interface__属性传递地理数据给Plotly，简化流程。

修正后的完整代码 #

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import plotly.express as px

# 读取全国郡县边界数据
counties = gpd.read_file('lcd_000b16a_e.shp')
# 筛选PEI（PRUID=11）的郡县数据
counties_PE = counties.loc[counties['PRUID'] == '11']

# 读取人口密度数据并确保CDUID为字符串类型
PE_popdensity = pd.read_csv('County Population Density.csv')
PE_popdensity['CDUID'] = PE_popdensity['CDUID'].astype(str)
# 合并地理数据与人口密度数据（按CDUID匹配）
PE_merged = counties_PE.merge(PE_popdensity, on='CDUID', how='left')

# 绘制 choropleth 地图
fig = px.choropleth(
    PE_merged, 
    locations='CDUID', 
    featureidkey='properties.CDUID', 
    geojson=PE_merged.__geo_interface__,  # 直接使用GeoDataFrame的地理接口
    color='Pop_density', 
    height=600
)

# 更新地图设置，自动适配边界并隐藏基础地图
fig.update_geos(fitbounds='locations', visible=False)
# 显示地图
fig.show()

关键修正说明 #

1. 数据合并：通过merge()方法将地理数据和人口密度数据按CDUID字段合并，确保每个郡县边界都能关联到对应的人口密度值。
2. 缩进修正：去除update_geos和show前的多余空格，保证代码语法正确。
3. 简化地理数据传递：使用PE_merged.__geo_interface__替代手动读写GeoJSON文件，既高效又避免文件操作可能带来的格式问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wind4life