Plotly Express choropleth按指定分箱设置离散色阶的实现方法

原代码不生效的原因：传入color参数的PGR字段为连续数值类型，Plotly默认调用连续色阶映射，而color_discrete_sequence仅对类别类型的color字段生效。

你可以选择以下两种方案实现需求： #

方案1：提前对PGR字段分箱（推荐，原生离散色阶） #

先使用pandas的cut方法按你指定的区间将PGR转为有序类别字段，再传入绘图接口：

import pandas as pd
import plotly.express as px

# 定义分箱边界
bins = [-50, 0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500]
# 定义分箱显示标签，和区间一一对应
bin_labels = ["[-50,0)", "[0,50)", "[50,100)", "[100,150)", "[150,200)", 
              "[200,250)", "[250,300)", "[300,350)", "[350,400)", "[400,450)", "[450,500)"]
# 生成有序分箱列，right=False表示区间左闭右开，符合你的需求
popCodes["PGR_bin"] = pd.cut(popCodes["PGR"], bins=bins, labels=bin_labels, 
                             include_lowest=True, right=False, ordered=True)

# 绘图
fig = px.choropleth(popCodes,
                    locations="Code",
                    color="PGR_bin",
                    hover_name="Country",
                    color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Plasma,
                    category_orders={"PGR_bin": bin_labels} # 强制图例按分箱顺序排列
                   )
fig.show()

该方案的优势是图例直接展示每个区间色块，hover信息可直接显示所属区间，符合离散色阶的使用逻辑。 #

方案2：自定义连续色阶断点（无需新增列） #

如果不想修改原始数据框，可通过自定义连续色阶的分段，模拟离散分箱效果：

import plotly.express as px

bins = [-50, 0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500]
colors = px.colors.sequential.Plasma
# 构造自定义分段色阶
custom_colorscale = []
for idx in range(len(bins)-1):
    # 计算区间在整个值域的归一化位置
    norm_start = (bins[idx] - bins[0]) / (bins[-1] - bins[0])
    norm_end = (bins[idx+1] - bins[0]) / (bins[-1] - bins[0])
    # 同一个颜色覆盖整个区间
    custom_colorscale.append([norm_start, colors[idx]])
    custom_colorscale.append([norm_end, colors[idx]])

# 绘图
fig = px.choropleth(popCodes,
                    locations="Code",
                    color="PGR",
                    range_color=(-50, 500),
                    hover_name="Country",
                    color_continuous_scale=custom_colorscale
                   )
# 调整色条刻度，匹配分箱边界
fig.update_layout(coloraxis_colorbar=dict(
    tickvals=bins,
    ticktext=[str(b) for b in bins]
))
fig.show()

该方案的优势是无需修改原始数据，hover时仍显示原始PGR数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mercredi