Streamlit中Plotly Choropleth地图空白无法绘制内容问题求解

现有如下数据集：

尝试在Streamlit应用中使用Plotly绘制该数据集的Choropleth分级统计地图，其中字段PLZ代表邮政编码，Preis代表对应商品价格，代码如下：

df = geo_data[['PLZ', 'Preis']].copy()
st.write(df)

fig = px.choropleth(df, geojson=counties, locations='PLZ', color='Preis',
                           color_continuous_scale="Viridis",
                           range_color=(0, 12),
                           scope="europe",
                           labels={'Preis':'Preis'}
                          )
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
st.plotly_chart(fig)

参照Plotly官方文档编写上述代码后，最终得到空白地图结果：

空白地图是三个典型的配置缺失/不匹配导致的：

• 缺少featureidkey参数：Plotly的choropleth默认会读取GeoJSON中features[].id字段，和locations指定的dataframe列做匹配。绝大多数公开的德国PLZ（邮编）GeoJSON文件，邮编值是存在features[].properties下的子字段（比如properties.plz），而非顶层id字段，匹配失败自然渲染不出任何多边形。
• 未配置视图自动缩放：仅设置scope="europe"时，地图默认展示整个欧洲范围，就算部分要素匹配成功，也会因为视图尺度过大看不到对应区域。
• 字段类型不匹配：如果dataframe里的PLZ是整数类型，会丢失邮编开头的前导零，和GeoJSON里存的字符串格式邮编无法对应，也会导致匹配失败。

1. 先将dataframe中的PLZ字段统一转为字符串格式，避免前导零丢失、类型不匹配问题
2. 补充featureidkey参数，指定GeoJSON中存储邮编的属性路径（如果你的GeoJSON里邮编字段名不是plz，可以先打印counties['features'][0]['properties']查看第一个要素的属性名做替换）
3. 增加update_geos配置，让地图自动缩放到数据覆盖的区域，隐藏不必要的底图边框

修改后的可运行代码：

df = geo_data[['PLZ', 'Preis']].copy()
# 统一PLZ为字符串格式
df['PLZ'] = df['PLZ'].astype(str)
st.write(df)

fig = px.choropleth(
    df, 
    geojson=counties, 
    locations='PLZ', 
    featureidkey="properties.plz", # 替换为你的GeoJSON中实际的邮编字段路径
    color='Preis',
    color_continuous_scale="Viridis",
    range_color=(0, 12),
    scope="europe",
    labels={'Preis':'Preis'}
)
# 自动缩放到数据所在区域，隐藏无关地理要素边框
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
st.plotly_chart(fig)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cortex