plotly / plotly/plotly.py

Choropleth maps only render the first feature with a matching featureidkey, not all matching features

Đang mở
#4,660 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

bug P3
Ngôn ngữ chính
Python
Star
18.8k
Fork
2.8k
Merge trung bình
16 giờ 26 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
21

Mô tả

When px.choropleth() is called with a GeoJSON feature collection containing multiple features matching a single featureidkey value, only the first feature is rendered. I believe all features should be so rendered.

The following code generates two images: the first renders all four features, while the second renders only three. The first uses a featureidkey unique to all features, the second uses a featureidkey that is not unique -- only the first feature to match is rendered. :-(

#!/usr/bin/env python3

import pandas as pd
import plotly.express as px

# A simple GeoJSON with four features.  
# Each feature has a district.  
# One district has two features.
geojson = {
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "name": "Alpha",
                "district": "One",
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [[[0, 0], [0, 5], [5, 5], [5, 0], [0, 0]]],
            },
        },
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "name": "Bravo",
                "district": "One",
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [[[5, 0], [5, 5], [10, 5], [10, 0], [5, 0]]],
            },
        },
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "name": "Charlie",
                "district": "Two",
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [[[0, 5], [0, 10], [5, 10], [5, 5], [0, 5]]],
            },
        },
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "name": "Delta",
                "district": "Three",
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [[[5, 5], [5, 10], [10, 10], [10, 5], [5, 5]]],
            },
        },
    ],
}

districts = {
    f["properties"]["name"]: f["properties"]["district"] for f in geojson["features"]
}

# A simple dataframe relating names and districts from the above GeoJSON data.
# i.e., [{'name': 'Alpha', 'district': 'One'}, ...]
data = [f['properties'] for f in geojson['features']]

df = pd.DataFrame(data)

# This code generates two maps from the data:
# * The name map shows all four squares in the same color (count = 1)
# * The district map shows _three_ squares, one with one color (count = 2) and two with another color (count = 1)

# What I expected:
# * The district map should show all four squares, two with light color and two with dark
for key in ["name", "district"]:

    region_counts = df.groupby([key], observed=False).size().reset_index(name="count")

    fig = px.choropleth(
        region_counts,
        geojson=geojson,
        fitbounds='geojson',
        locations=key,
        color="count",
        featureidkey=f"properties.{key}",
    )

    fig.write_image(f"mwe-{key}.png")

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Tái hiện hai lệnh gọi px.choropleth() từ script được cung cấp, so sánh tên duy nhất và các giá trị quận lặp lại thông qua locations và featureidkey. Theo dõi điểm vào của choropleth và việc đối sánh các feature GeoJSON, sau đó xác minh việc hoàn tất bằng cách render cả bốn polygon trong bản đồ quận, đồng thời giữ nguyên kết quả của tên duy nhất.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
data-visualization
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
28/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.