如何用Plotly绘制印度带城市名及区域边界的交互式AQI地图

以下是实现带城市名称和印度区域边界的交互式AQI地图的完整代码，可完全替代原Matplotlib静态图实现：

步骤1：导入依赖库 #

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import geopandas as gpd

步骤2：加载并处理印度边界数据 #

# 加载全球基础地图数据，筛选印度区域
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
india_boundary = world[world.name == 'India']

# 转换为Plotly兼容的GeoJSON格式
india_geojson = india_boundary.__geo_interface__

步骤3：预处理城市AQI数据 #

假设你的city_day_gdf是包含点几何的GeoDataFrame，先提取经纬度列（如果已有lat/lon字段可跳过此步）：

city_day_gdf['lon'] = city_day_gdf.geometry.x
city_day_gdf['lat'] = city_day_gdf.geometry.y

步骤4：绘制交互式AQI散点图 #

# 创建散点地图，hover时显示城市名称、AQI及等级
fig = px.scatter_mapbox(
    city_day_gdf,
    lat='lat',
    lon='lon',
    color='AQI_Bucket',
    size='AQI',
    size_max=50,  # 限制标记最大尺寸，避免遮挡
    color_continuous_scale='PuBuGn',  # 和原Matplotlib配色一致
    hover_data={
        'City': True,  # 替换为你数据集中实际的城市名字段
        'AQI': True,
        'AQI_Bucket': True,
        'lat': False,
        'lon': False
    },
    title='2015-2020年印度空气质量指数（AQI）分布'
)

步骤5：叠加印度区域边界 #

# 添加印度边界轨迹，保留原Matplotlib的灰色底+白色边界风格
fig.add_trace(
    go.Scattermapbox(
        geojson=india_geojson,
        locations=india_boundary.index,
        featureidkey="properties.index",
        mode='lines',
        line=dict(width=2, color='white'),
        fillcolor='rgba(128,128,128,0.3)',
        hoverinfo='skip'  # 悬停时不显示边界信息，避免干扰
    )
)

步骤6：配置地图布局 #

# 设置地图视角和样式
fig.update_layout(
    mapbox_style='carto-positron',  # 可选样式：open-street-map、stamen-terrain等
    mapbox_zoom=4,
    mapbox_center={"lat": 20.5937, "lon": 78.9629},  # 印度地理中心坐标
    margin={"r":0,"t":50,"l":0,"b":0}
)

# 调整颜色条位置，避免遮挡地图
fig.update_coloraxes(colorbar=dict(
    title='AQI等级',
    orientation='horizontal',
    yanchor='bottom',
    y=-0.15
))

# 显示交互式地图
fig.show()

关键说明 #

• 替换hover_data中的'City'为你数据集中实际的城市名字段
• 地图样式可根据需求切换，carto-positron是简洁的浅色风格，适合数据展示
• 标记尺寸通过size_max限制，避免大AQI值的标记过度遮挡其他城市
• 悬停时会自动显示城市名称、AQI数值和AQI等级，完全满足交互式需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Najo