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我有一个简单的 pandas DataFrame，其中包含一个欧洲国家名称列表，每个国家都有一个分值。我想在 Jupyter 笔记本中显示欧洲地图，每个国家都根据该分数着色。我希望这张地图是一个简单的渲染图像（不依赖于谷歌地图之类的东西）。怎么可能做到这一点？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
         [
             ["Norway"     , 7.537],
             ["Denmark"    , 7.522],
             ["Switzerland", 7.494],
             ["Finland"    , 7.469],
             ["Netherlands", 7.377],
         ],
         columns = [
             "country",
             "score"
         ]
    )

我已经搜索了执行此操作的工具，但要找到比我预期的更强大的东西更难。我找到的最近的是Vincent，但现在似乎不受支持。它可以以如下方式使用：

import vincent
vincent.core.initialize_notebook()

geographic_data = [{
                      "name":    "states",
                      "url":     "https://raw.githubusercontent.com/wrobstory/vincent_map_data/master/us_states.topo.json",
                      "feature": "us_states.geo"
                  }]

vis = vincent.Map(
          geo_data   = geographic_data,
          scale      = 1000,
          projection = "albersUsa"
      )

vis.display()

什么是这样做的好方法？

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可以试试这个：

import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import cartopy.crs as ccrs

plt.figure(figsize=(26, 30))
ax = plt.axes(projection=ccrs.EuroPP())
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle='-', alpha=.5)
ax.coastlines(resolution='50m')
ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN,facecolor=(0.2,0.2,0.2))
ax.gridlines()
于 2018-12-06T20:16:48.620 回答
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您可以像本示例中那样通过cartopy获取补丁信息，然后使用示例中的 matplotlib 或bokeh绘制它们

于 2017-05-09T15:08:44.520 回答