在 Folium 地图 Pop-up 中嵌入 Plotly 图表

在 folium 地图 pop-up 中嵌入 plotly 图表

本文旨在解决在 Folium 地图的 pop-up 中嵌入 Plotly 图表显示为空白的问题。通过结合 Altair 图表库,并将其转换为 VegaLite 格式,最终成功在 Folium pop-up 中展示图表,为地理数据可视化提供了更强大的功能。

问题背景与解决方案

在使用 Folium 进行地理数据可视化时,经常需要在地图的 pop-up 中嵌入图表,以提供更丰富的信息。直接将 Plotly 图表嵌入 Folium pop-up 有时会出现显示为空白的问题。这通常是由于 Folium 在处理 iframe 内容时的一些限制导致的。

一种有效的解决方案是使用 Altair 图表库代替 Plotly,并将其转换为 VegaLite 格式,然后嵌入到 Folium pop-up 中。Altair 是一种声明式的统计可视化库,可以方便地创建各种图表,并且与 Folium 的 VegaLite 功能兼容。

详细步骤

安装必要的库:

首先,确保安装了 Folium 和 Altair 库。可以使用 pip 进行安装:

pip install folium altair vega_datasets

导入所需的库:

import foliumimport altairimport json

创建 Folium 地图:

map = folium.Map(location=[47.9060278, 1.9020353], zoom_start=6, tiles='OpenStreetMap')

这段代码创建了一个 Folium 地图对象,并设置了初始位置和缩放级别。

创建 Altair 图表:

假设你有一个名为 a003_pdv_ca_his 的 DataFrame,其中包含需要绘制的数据。使用 Altair 创建一个柱状图:

chart = altair.Chart(a003_pdv_ca_his[a003_pdv_ca_his['id_pdv'] == row.id_pdv]).mark_bar().encode(x='mm', y='ca')

这里,mark_bar() 指定了柱状图类型,encode() 定义了 x 轴和 y 轴的数据。

将 Altair 图表转换为 VegaLite 格式:

data = json.loads(chart.to_json())

Altair 图表需要转换为 JSON 格式,以便 Folium 可以正确解析。

创建 Folium pop-up 并嵌入 VegaLite 图表:

popup = folium.Popup(max_width="100%")folium.features.VegaLite(data, width=300, height=250).add_to(popup)

这段代码创建了一个 Folium pop-up 对象,并使用 folium.features.VegaLite() 将 VegaLite 格式的图表添加到 pop-up 中。width 和 height 参数用于设置图表的尺寸。

添加 Marker 到地图并绑定 pop-up:

folium.Marker(location=[row.lat, row.lon], popup=popup, icon=folium.Icon(color=row.ins_clr)).add_to(map)

这段代码创建了一个 Marker 对象,并将之前创建的 pop-up 绑定到该 Marker。location 参数指定了 Marker 的位置,icon 参数用于设置 Marker 的图标。

显示地图:

map

最后,显示 Folium 地图。

完整代码示例

import foliumimport altairimport jsonimport pandas as pd# 示例数据,请替换成你自己的数据data = {'id_pdv': [1, 1, 2, 2], 'mm': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'ca': [10, 20, 15, 25], 'lat': [47.9, 47.9, 48.0, 48.0], 'lon': [1.9, 1.9, 2.0, 2.0], 'ins_clr': ['red', 'red', 'blue', 'blue']}a003_pdv_ca_his = pd.DataFrame(data)# base map :map = folium.Map(location=[47.9060278, 1.9020353], zoom_start=6, tiles='OpenStreetMap')for index, row in a003_pdv_ca_his.iterrows():    # chart    chart = altair.Chart(a003_pdv_ca_his[a003_pdv_ca_his['id_pdv'] == row.id_pdv]).mark_bar().encode(x='mm', y='ca')    data = json.loads(chart.to_json())    # popup    popup = folium.Popup(max_width="100%")    # chart in popup    folium.features.VegaLite(data, width=300, height=250).add_to(popup)    # marker, popup & graph    folium.Marker(location=[row.lat, row.lon], popup=popup, icon=folium.Icon(color=row.ins_clr)).add_to(map)map

注意事项

确保你的 DataFrame 包含必要的经纬度信息 (lat 和 lon),以及用于绘制图表的数据。可以根据需要调整 VegaLite 的 width 和 height 参数,以适应 pop-up 的大小。如果数据量较大,可以考虑对数据进行抽样或聚合,以提高图表的渲染速度。如果遇到 Altair 图表显示问题,请检查数据类型和编码是否正确。

总结

通过使用 Altair 图表库并将其转换为 VegaLite 格式,可以有效地解决 Folium pop-up 中 Plotly 图表显示为空白的问题。这种方法不仅简单易用,而且可以提供更灵活的图表定制选项,从而增强地理数据可视化的效果。这种方案为在 Folium 地图中嵌入交互式图表提供了一种可靠的替代方案。

以上就是在 Folium 地图 Pop-up 中嵌入 Plotly 图表的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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