Geopandas绘制Choropleth地图时__geo_interface__报错如何解决？

• 投影转换未生效：Geopandas的to_crs()方法默认返回新的GeoDataFrame对象，不会修改原变量。代码中prov1.to_crs(epsg=4326)没有将转换结果赋值回prov1，后续调用prov1['geometry'].__geo_interface__时，使用的仍是EPSG:32654投影的几何数据，不符合Folium要求的WGS84（EPSG:4326）投影规范，导致解析失败返回空值。
• 关联参数拼写错误：key_on参数值写为featur.id存在拼写错误，正确值应为feature.id，Folium无法匹配几何数据和属性数据的关联键，也会触发空值读取错误。
• 密度列存在空值：通过penduduk.join(area_sqkm)合并数据时，如果penduduk和prov1的索引没有完全对齐，会导致stats['density']列生成NaN空值，空值传入Choropleth的data参数时会引发解析错误。删除面积相关代码后使用无空值的原始数据可以正常渲染，也验证了该问题。

按如下步骤修改代码即可解决报错：

1. 修正投影转换的赋值逻辑，确保转换结果生效：

# 原代码的 prov1.to_crs(epsg=4326) 修改为
prov1 = prov1.to_crs(epsg=4326)

2. 修正key_on参数的拼写错误：

key_on='feature.id'

3. 优化数据合并逻辑，清理空值：
   优先使用公共唯一字段（如行政编码、省份名称）合并数据，避免索引对齐问题，同时删除密度为空的无效行：

# 示例：假设prov1和penduduk都有公共字段adcode（行政编码），用merge替代join更稳妥
stats = penduduk.merge(prov1[['adcode']], on='adcode', how='left')
stats['density'] = stats["density_2019"] / stats["area_sqkm"]
# 清理密度为空的无效行
stats = stats.dropna(subset=['density'])

4. （可选优化）简化Choropleth参数传入，提升稳定性：
   Folium支持直接传入GeoDataFrame作为geo_data参数，不用手动调用__geo_interface__，同时明确指定关联字段更稳妥：

Choropleth(
    geo_data=prov1,
    data=stats,
    # 第一个元素为关联字段，第二个为数值字段
    columns=['adcode', 'density'],
    # 对应geo数据属性中的关联字段
    key_on='feature.properties.adcode',
    fill_color='YlGnBu',
    legend_name='2019年人口密度（人/平方公里）'
).add_to(map1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者isfanafely