使用Geopandas的missing_kwds导致地图形状改变，求解决方案

问题描述 #

在Geopandas 0.11.1版本中，使用plot方法的missing_kwds参数为含NaN值的地理要素设置特定颜色时，会出现地图形状轻微偏移的问题，快速切换视图时该偏移现象更为明显。

复现代码 #

不使用missing_kwds的地图代码 #

import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
df = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))
df.plot()
plt.savefig('world1.png')

使用missing_kwds的地图代码 #

import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))
df.loc[df.name=="China", 'pop_est'] = np.nan
df.plot(column="pop_est", missing_kwds=dict(color="lightgray"))
plt.savefig('world2.png')

解决方案 #

方案1：手动分离图层绘制 #

通过将含有效数据的要素与含NaN值的要素分离，分别调用plot方法绘制，避免missing_kwds导致的形状偏移问题：

import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))
df.loc[df.name=="China", 'pop_est'] = np.nan

# 拆分数据集为有效数据和缺失数据
df_valid = df.dropna(subset=["pop_est"])
df_missing = df[df["pop_est"].isna()]

# 创建画布并依次绘制图层
fig, ax = plt.subplots()
df_valid.plot(column="pop_est", ax=ax)
df_missing.plot(color="lightgray", ax=ax)

plt.savefig('world_fixed.png')

方案2：升级Geopandas版本 #

该问题是Geopandas 0.11.x版本的已知bug，在0.12.0及以上版本中已被修复。升级到最新稳定版即可直接使用missing_kwds参数而无形状偏移问题：

pip install --upgrade geopandas

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mikael-s