python - 有什么方法可以绘制印度 map 吗？

Question

我正在尝试使用plotly绘制印度 map ，但无法找到一种方法。以下是我为美国尝试过的代码。

import pandas as pd

df_sample = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/laucnty16.csv')
df_sample['State FIPS Code'] = df_sample['State FIPS Code'].apply(lambda x: str(x).zfill(2))
df_sample['County FIPS Code'] = df_sample['County FIPS Code'].apply(lambda x: str(x).zfill(3))
df_sample['FIPS'] = df_sample['State FIPS Code'] + df_sample['County FIPS Code']

colorscale = ["#f7fbff","#ebf3fb","#deebf7","#d2e3f3","#c6dbef","#b3d2e9","#9ecae1",
              "#85bcdb","#6baed6","#57a0ce","#4292c6","#3082be","#2171b5","#1361a9",
              "#08519c","#0b4083","#08306b"]
endpts = list(np.linspace(1, 12, len(colorscale) - 1))
fips = df_sample['FIPS'].tolist()
values = df_sample['Unemployment Rate (%)'].tolist()

fig = ff.create_choropleth(
    fips=fips, values=values,
    binning_endpoints=endpts,
    colorscale=colorscale,
    show_state_data=False,
    show_hover=True, centroid_marker={'opacity': 0},
    asp=2.9, title='USA by Unemployment %',
    legend_title='% unemployed'
)

fig.layout.template = None
fig.show()

输出:

以类似的方式，我只想绘制具有悬停值的印度 map 。
只是想要像下面的输出...
INDIAN MAP的输出:

Answer 1

您使用的图形工厂create_choropleth方法是deprecated，专门处理美国县。对于其他 map ，您需要使用GeoJSON来映射您的 map 项。 Plotly仅随附世界各国和美国各州的GeoJSON数据，因此您必须自己提供印度各州的数据。
像您的示例choropleth一样，让我们​​绘制截至July 17的每个州的当前活跃COVID-19病例数(这来自indiacovid19.github.io，它正在定期归档来自印度卫生部的数据)。至于GeoJSON，快速搜索会产生一些GitHub存储库，但对于我们的案例数据而言，似乎大多数都已经过时了，因为它们不包括Dadra和Nagar Haveli以及Daman和Diu的合并。幸运的是，datameet为印度各邦提供了最新的shapefile，我对其进行了一些简化以减小尺寸，并使用GeoJSON转换为mapshaper，然后使用geojson-rewind翻转了多边形缠绕。
现在，如Plotly documentation中所述，我们可以使用plotly express快速使用我们的数据制作一个Choropleth映射:

import pandas as pd
import plotly.express as px

df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/jbrobst/56c13bbbf9d97d187fea01ca62ea5112/raw/e388c4cae20aa53cb5090210a42ebb9b765c0a36/active_cases_2020-07-17_0800.csv")

fig = px.choropleth(
    df,
    geojson="https://gist.githubusercontent.com/jbrobst/56c13bbbf9d97d187fea01ca62ea5112/raw/e388c4cae20aa53cb5090210a42ebb9b765c0a36/india_states.geojson",
    featureidkey='properties.ST_NM',
    locations='state',
    color='active cases',
    color_continuous_scale='Reds'
)

fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)

fig.show()

为了更好地控制图，我们可以直接使用图对象:

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/jbrobst/56c13bbbf9d97d187fea01ca62ea5112/raw/e388c4cae20aa53cb5090210a42ebb9b765c0a36/active_cases_2020-07-17_0800.csv")

fig = go.Figure(data=go.Choropleth(
    geojson="https://gist.githubusercontent.com/jbrobst/56c13bbbf9d97d187fea01ca62ea5112/raw/e388c4cae20aa53cb5090210a42ebb9b765c0a36/india_states.geojson",
    featureidkey='properties.ST_NM',
    locationmode='geojson-id',
    locations=df['state'],
    z=df['active cases'],

    autocolorscale=False,
    colorscale='Reds',
    marker_line_color='peachpuff',

    colorbar=dict(
        title={'text': "Active Cases"},

        thickness=15,
        len=0.35,
        bgcolor='rgba(255,255,255,0.6)',

        tick0=0,
        dtick=20000,

        xanchor='left',
        x=0.01,
        yanchor='bottom',
        y=0.05
    )
))

fig.update_geos(
    visible=False,
    projection=dict(
        type='conic conformal',
        parallels=[12.472944444, 35.172805555556],
        rotation={'lat': 24, 'lon': 80}
    ),
    lonaxis={'range': [68, 98]},
    lataxis={'range': [6, 38]}
)

fig.update_layout(
    title=dict(
        text="Active COVID-19 Cases in India by State as of July 17, 2020",
        xanchor='center',
        x=0.5,
        yref='paper',
        yanchor='bottom',
        y=1,
        pad={'b': 10}
    ),
    margin={'r': 0, 't': 30, 'l': 0, 'b': 0},
    height=550,
    width=550
)

fig.show()