首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我无法在Choropleth构造函数中获得正确的key_on值

Choropleth构造函数是用于创建地图上的区域填充图的函数。在该函数中,key_on参数用于指定数据中用于匹配地图区域的键值。

在使用Choropleth构造函数时,如果无法获得正确的key_on值,可能是由于以下原因导致的:

  1. 数据格式不匹配:确保数据中包含与地图区域对应的键值。通常,地图区域的键值可以是地理位置的名称、代码或唯一标识符。
  2. 数据类型不匹配:确认数据中的键值的数据类型与地图区域的键值类型相匹配。例如,如果地图区域的键值是字符串类型,而数据中的键值是整数类型,就无法正确匹配。
  3. 键值命名不一致:检查数据中的键值命名是否与地图区域的键值命名一致。确保它们在大小写、空格和特殊字符方面完全匹配。
  4. 数据缺失或错误:确保数据中包含所有地图区域的键值,并且没有重复或错误的键值。缺少或错误的键值可能导致无法正确匹配地图区域。

针对这个问题,可以尝试以下解决方案:

  1. 检查数据源:确保数据源中包含正确的地图区域键值,并且与Choropleth构造函数中的key_on参数期望的键值一致。
  2. 检查数据格式:确认数据中的键值类型与地图区域的键值类型相匹配。如果类型不匹配,可以尝试进行数据类型转换或调整。
  3. 检查键值命名:仔细检查数据中的键值命名是否与地图区域的键值命名一致。确保它们在大小写、空格和特殊字符方面完全匹配。
  4. 检查数据完整性:确保数据中包含所有地图区域的键值,并且没有重复或错误的键值。如果数据缺失或错误,可以尝试修复或补充数据。

关于Choropleth构造函数的更多信息和使用示例,您可以参考腾讯云地图服务(https://cloud.tencent.com/document/product/1071/37989)中的相关文档。腾讯云地图服务提供了丰富的地图可视化功能,可以帮助您创建各种类型的地图图表。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python可视化笔记之folium交互地图

leftlet给R语言提供了很好用交互式动态地图接口,其Python得API接口包名为folium(不知道包作者为何这样起名字,和leaflet已经扯不上关系了),可以满足我们平时常用热力图、填充地图...关于folium热力图上用法,可以参考这一篇分享: 使用Pythonfolium包创建热力密度图 本篇主要介绍其point、line、polygon这三个地理信息场景下得应用: import...polygon: 因为leaflet使用在线地图并不开放地址匹配功能,也就意味着我们无法通过直接输入行政区名称来获取行政区划边界,所以制作填充地图时,仍然需要我们构建本地素材。...好在foliumchoropleth函数直接支持json格式地图,仅需提供素材地址即可,data应该包含与json素材属性表和地理信息边界保持一致得映射表,columns用于指定要用到字段名称...key_on用于指定json地图数据中和你指定得data对应得连接键(相当于主键)。 fill_color可以指定用于配色colorBrewer调色板。

2.9K40

使用Python制作3个简易地图

文章最后将能够创建: 洛杉矶县所有星巴克酒店基本点图 一个等值线图,根据每个星巴克包含星巴克数量,洛杉矶县邮政编码中加以遮蔽 一个热图这凸显了洛杉矶县星巴克“热点” 你会需要: Python...这用于Python轻松操作数据 Python包folium。...当然可以自定义点任何颜色和形状。 Choropleth地图 使用Python地图之前,实际上不知道什么是等值线图,但事实证明它们可视化聚合地理空间数据方面非常有用。...等值线图将回答这个问题:“洛杉矶县哪些邮政编码星巴克最多?”。基于其他变量,在案例星巴克商店数量,等值线图基本上每个邮政编码着色。...例如,等值线需要知道填写邮政编码90001颜色。它检查由所引用数据帧大熊猫数据字段,搜索KEY_ON为邮政编码列,并发现列出其他列列是numStores。

4.2K52

Python5个数据可视化工具

Plotly Cufflinks Folium Altair + Vega D3.js(个人认为最好选择,因为也用JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...P andas ,你使用 dataframe.plot () ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个 “ i ” 改变了可视化整个定义。...只需一行代码,生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。 ? 请注意,随着数据增加,plotly会开始卡滞。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势和Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显特征是以整洁Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好,但绝对值得一试。

4.4K21

Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...P andas ,你使用 dataframe.plot () ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个 “ i ” 改变了可视化整个定义。...只需一行代码,生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。 ? 请注意,随着数据增加,plotly会开始卡滞。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势和Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显特征是以整洁Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好,但绝对值得一试。

4K30

Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...P andas ,你使用 dataframe.plot () ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个 “ i ” 改变了可视化整个定义。...只需一行代码,生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。 请注意,随着数据增加,plotly会开始卡滞。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势和Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显特征是以整洁Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好,但绝对值得一试。

4K30

Python奇淫技巧,5个数据可视化工具

JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...P andas ,你使用 dataframe.plot () ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个 “ i ” 改变了可视化整个定义。...只需一行代码,生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。 ? 请注意,随着数据增加,plotly会开始卡滞。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势和Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显特征是以整洁Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好,但绝对值得一试。

3.4K20

Python奇淫技巧,5个炫酷数据可视化工具

JS写代码) 如果您了解并使用上面提到库,那么您就处于进化正确轨道上。...P andas ,你使用 dataframe.plot () ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个 “ i ” 改变了可视化整个定义。...只需一行代码,生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。 ? 请注意,随着数据增加,plotly会开始卡滞。...Folium Folium建立Python生态系统数据优势和Leaflet.js库映射优势之上。您可以python操作数据,然后通过foliumLeaflet地图中将其可视化。...统计可视化最明显特征是以整洁Dataframes开始。您还可以将绘图另存为图像或在vega编辑器打开它以获得更多选项。Altair可能不是最好,但绝对值得一试。

8K74

聊一聊常用6种绘制地图方法

今天来讲一讲日常工作生活常用几种绘制地图方法,下面将介绍下面这些可视化库地图绘制方法,当然绘制漂亮可视化地图还有很多优秀类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...geo_source = GeoJSONDataSource(geojson=f.read()) # 设置一张画布 p = figure(width=500, height=500) # 使用patches函数以及...0.025, -0.1), fancybox=True, prop=font) ax.figure.set_size_inches(14, 9) plt.show() folium folium 是建立...Python 生态系统数据应用能力和 Leaflet.js 库映射能力之上高级地图绘制工具,通过 Python 操作数据,然后 Leaflet 地图中可视化,可以灵活自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化...( geo_data=china, name="choropleth", data=df, columns=["地区", "确诊"], key_on="properties.NL_NAME

3.5K20

使用 plotly 绘制 Choropleth 地图

不过这参数实在是太多了,下面通过例子来介绍一下几个常用。...这个很重要,设置不正确会导致地图轮廓显示不出来,一定要保证和 locations 所有名称保持一致。...指定地图单元对应数值,函数会将此映射到 colorscale 某一颜色,然后将此颜色涂到相应地图单元内。通常来说是一个 pandas dataframe 某一列,即一个 series。...需要注意此参数中值顺序需要和 locations 保持一致,一一对应,如河南 locations 索引是 9,那么河南的确诊人数 z 索引也必须是 9。...plotly 也可以绘制这种地图,只需要去掉本文所讲函数 mapbox 即可:go.Choropleth 和 px.choropleth,感兴趣可以参考这里示例。

14K41

绘图技巧 | 双变量映射地图可视化绘制方法

本期推文我们绘制不常见双变量主题地图,该类地图可以很好地图上用颜色展示两个变量信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达信息更加丰富和全面。...单一变量映射地图 首先,我们先通过通过下图来简单解释下双变量映射含义: 首先我们创建单一变量3级顺序配色色系。色系从较浅中性色开始,代表第一个变量最小。...我们将所选择6种颜色经过旋转拉伸等操作,即可获得 如下效果: ? 4.双变量配色色系数值表示可以用以下这幅图表示: ?...(注:以上双变量简介参考资料:Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide[1]) R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 简单介绍完之后,接下来...2×2和3×3二元映射,以下为官网提供样例,更多例子及函数用法,大家可以参考官网: 「样例01」 ?

3K10

关于Python可视化Dash工具—choropleth_mapbox地图实现

GeoJSON对象必须有一个名字为"type"成员。这个成员是由GeoJSON对象类型所确定字符串。...文件均可以下载到,但格式略有区别,比如全球地图有id即国家简写,properties下name也有全称。...实现choropleth_mapbox过程,地图一直无法正常显示,原因有二,其一plotly基于d3.js,geojson文件加载比较耗时,而且要认为点击一下zoom out按钮才能呈现地图,其二参数不对...id,即国家简写,数据表格列也要为国家简写,即country列 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties,locations='country...id,即国家简写,数据表格列也要为国家简写,即country列,对color_continuous_scale进行设置 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson

1.7K21

绘图技巧 | 双变量映射地图可视化绘制方法

本期推文我们绘制不常见双变量主题地图,该类地图可以很好地图上用颜色展示两个变量信息,相较于单一变量映射地图,此类地图表达信息更加丰富和全面。...单一变量映射地图 首先,我们先通过通过下图来简单解释下双变量映射含义: 首先我们创建单一变量3级顺序配色色系。色系从较浅中性色开始,代表第一个变量最小。...我们将所选择6种颜色经过旋转拉伸等操作,即可获得 如下效果: ? 4.双变量配色色系数值表示可以用以下这幅图表示: ?...(注:以上双变量简介参考资料:Bivariate Choropleth Maps: A How-to Guide[1]) R-ggplot2+biscale 轻松绘制双变量映射地图 简单介绍完之后,接下来...2×2和3×3二元映射,以下为官网提供样例,更多例子及函数用法,大家可以参考官网: 「样例01」 ?

1.1K20

Kaggle | 使用Python和R绘制数据地图十七个经典案例(附资源)

在这篇博客将一些优秀用户内核变成迷你教程,作为Kaggle上发布数据集进行绘制地图开始。...还列出了资源,以便你可以了解每个教程突出显示每个包以及进一步用户分析,从而获得更多灵感。 前言 为了探索目的而创建一个简单地图不再需要你学习如何操作shapefile或想象投影。...使用ggplot2软件包在R绘制地图 http://zevross.com/blog/2014/07/16/mapping-in-r-using-the-ggplot2-package/ 请注意,你目前无法在内核中使用...你可以底图文档阅读更多内容,这里有各种示例。...examples/geojson/ 印象里,高分辨率R包是一个新包。

5.1K51

多图预警 | 分析100万份数据告诉你,数据分析师到底需要哪些技能?

然而,找数据相关工作前,我们很有必要分析下数据相关从业者特征和背景。这能为你提供必要信息,从而强化相关技能,众多求职者脱颖而出。 接下来我们会分析以下问题: 数据科学家都具备哪些技能?...获取数据 文本,我们将使用来自世界各地16万多名数据科学家、57万名数据分析师、10万多名数据工程师以及1.9万多名机器学习工程师数据。...气泡矩阵使用大小和颜色来表示二维信息,其中行代表职位名称,列代表语言,气泡越大,说明该语言某一职位类别使用频率越高。...首先获得由所有与数据科学家有关头衔数据。 !...07 行业趋势 谷歌搜索,数据科学家这个关键词搜索量随着时间推移发生了怎样变化? 我们可以用pytrends获得这些数据,然后用Plotly Express绘制数据。

47540

【C++基金会 06】explictkeyword

大家好,又见面了,是全栈君。 C++提供keywordexplicit,你应该不能阻止转换构造隐式转换发生同意。声明explicit构造不能在一个隐式转换使用。...=b"<<endl; } 上述代码获得结果是a==b。假设A b(3),获得结果就是a!=b。...2.构造函数定义引起隐式转换 因为构造函数须要传入一个int型初始,因此能够觉得这是一个隐式转换。把一个int型转换为一个A类型对象。 所以假设改动main函数为例如以下代码。...3.抑制抑制由构造函数定义隐式转换 构造函数引入explicit能够帮我们解决问题。...”转换为“const A” 1> 这样一来构造函数无法进行隐式转换, 4.为转换进行显式使用构造函数 这时候仍想进行转换的话。

20920

物联网-GPIO输入—按键检测

实验原理按键机械触点断开、闭合时,由于触点弹性作用,按键开关不会马上稳定接通或一下子断开,使用按键时会产生图 6-1 带波纹信号,需要用软件消抖处理滤波,不方便输入检测。...这通常涉及设置引脚模式(例如,上拉、下拉或浮空)以及配置相关寄存器。使能GPIO端口时钟:大多数微控制器,需要使能(即启用)GPIO端口时钟,以便能够访问和控制该端口上引脚。...图 6.1.1 按键抖动说明图从按键原理图可知,这些按键没有被按下时候,GPIO 引脚输入状态为高电平(按键所在电路不通,引脚接地),当按键按下时,GPIO 引脚输入状态为低电平(按键所在电路导通...return 0;}void Delay(__IO uint32_t nCount) //简单延时函数{ for(; nCount !...= 0; nCount--);}/*********************************************END OF FILE**********************/正在参与

31000

Effective Modern C++翻译(1):序言

概念上(尽管并不总是在实践)右相对应于从函数返回匿名临时变量,而左相对应于你可以引用对象,既可以通过指针,也可以通过引用。...这个方法一个好特性在于它帮助你记住了一个表达式类型和这个表达式代表是一个左还是一个右是无关,给一个类型T,你即可以即可以获得T类型,也可以获得T类型,这是十分重要,尤其是当你处理一个右引用参数时候...class Widget { public: Widget(Widget&& 这里,widgt移动构造函数取得rhs参数地址是完全合法,所以rhs是一个左,尽管它类型是一个右引用...,左拷贝通常是通过拷贝构造,这里暗示了我们,如果你仅仅知道一个对象是另一个对象一个拷贝,你无法知道构造这个拷贝花费,比如在上面的代码,当你不知道是一个左还是一个右被传递给someFunc...一个函数调用,调用端表达式是这个函数实参(argument),这些参数被用来实例化函数形参(parameters),第一个例子,实参是wid,第二个例子,实参是std::move(wid

1.2K90

用数据讲述最好故事:如何做出赏心悦目的数据可视化

想让他们一目了然地看出地理区域测量结果变化吗?想要显示出特定地区多样性吗?或者想要标明某个区域内高频率活动或者相对体积/密度? 有多种方法可以地图中快速而集中呈现出可视化数据。...choropleth地图中,它颗粒比 dot density密度小,不受边界约束。 · Heatmap (热度图)——这种地图使看地图的人能够缩放因子独立地感知点密度。...纽约市交通事故热点图 - 混合热点图与六边形图 设计考虑 点密度图依赖聚类方法,因此分割数据时必须确定适当通常使用Jenks优化方法来计算和组合最佳,从而切换颜色或比例。...点密度图中,具有较多点区域表示高浓度,具有较少点区域表示较低浓度。我会使用范围,不透明度或颜色对这些变化进行可视化。...设计分级统计图,六边形图以及热度图时,需要记住重要两点: 1)较暗颜色数值更高; 2)虽然有数以百万计种不同颜色,但是人眼只能轻易区分有限颜色。因此一般来说,只使用五到七种颜色类别。

2.4K100

基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(下)

2 geoplot进阶 上一篇文章pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了绘制散点、基础面以及添加在线地图底图问题,为了制作出信息量更丰富可视化作品,我们需要更强操纵矢量数据与映射能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图,我们系列之前深入浅出分层设色篇详细介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据上,以实现对指标值地区分布可视化...geoplot我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图,其主要参数如下: df:传入对应GeoDataFrame对象 projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs...,其R源码设置纬度范围达到了-110度,这是原作者为了放得下标题内容,所以图像下部区域虚构了一篇区域,而geoplotextent参数严格要求经度必须在-180到180度之间,纬度-90到90...,将在下一篇文章中继续与大家一起探讨学习geoplot更高级绘图API。

1.5K50
领券