如何在Dash的px.choropleth中基于聚合值设置地图颜色？

你可以直接在px.choropleth的color参数里用Pandas的transform方法完成聚合，不需要提前生成新的DataFrame，具体实现如下：

1. 按国家总分着色 #

利用transform('sum')把每个国家的总分广播回原数据的每一行，同一个国家的所有条目都会带上相同的总分值，Plotly会以此为依据给国家着色：

import plotly.express as px

fig_total = px.choropleth(
    df,
    locations='Country',  # 指定国家列
    color=df.groupby('Country')['QualityScore'].transform('sum'),  # 直接计算并返回每行对应国家的总分
    locationmode='country names',  # 匹配国家名称的模式，可根据数据格式调整
    title='各国科研出版物质量总分'
)

2. 按国家论文数量着色 #

同理，用transform('count')计算每个国家的论文数量，广播回原数据后传入color参数：

fig_count = px.choropleth(
    df,
    locations='Country',
    color=df.groupby('Country')['Country'].transform('count'),  # 统计每个国家的论文数
    locationmode='country names',
    title='各国科研出版物数量'
)

原理说明 #

transform和普通的sum/count聚合不同，它不会返回分组后的精简结果集，而是把聚合值映射回原DataFrame的每一行，确保原数据行数不变。这样Plotly处理时，同一个国家的所有行都会使用相同的聚合值，最终渲染出正确的 choropleth 地图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akshay Chacko