绘制显示离散的颜色而不是色标

Question

我通过做一些非常基本的例子来学习Plotly Choropleth映射。我正在世界地图上绘制国家的GDP。我得到的不是色标，而是从较低的GDP到较高的GDP，而是为每个国家/地区提供了一张离散色的地图。

我怀疑这可能与原始数据集中的GDP是一个字符串有关，例如'23，350,230'。我已将其转换为float，并确认该转换有效。

  border-right: 2px solid red;
  border-bottom: 2px solid red;
  border-top: 5px solid black;

我还尝试过为 border-top: 5px solid black; ，including once from here使用其他值，并将所有参数一起删除，结果仍然是同一张具有离散颜色的贴图。

请告诉我我做错了，谢谢！

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编辑

要重现该问题： 数据集来自Kaggle，可以here下载。它的格式不是很好，有很多空/冗余行和3个空列，因此我做了一些步骤来预处理数据。顺便说一下，如果预处理很粗糙，那么如果您对我的改进方法有任何建议，非常欢迎！

fig = px.choropleth(df, locations="Code",
                    color="GDP",
                    hover_name="Country",
                    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma)
fig.show()

该似乎可以工作，从不调用最后一个循环中的color_continuous_scale，并且数据框看起来很干净。因此，当我使用上面的代码创建已创建的choropleth贴图时，数据正确显示在左侧的栏中，但是颜色是离散的。 Here's the screenshot of the map I get.

Answer 1

您的猜想是正确的，有可能将GDP视为字符串，因此使用了不连续的颜色。使用str.replace从csv数据中删除逗号（然后转换为float）。像这样：

df["GDP"] = df["GDP"].str.replace(",","").astype(float)

这将在df.columns = ['Code', 'Rank', 'Country', 'GDP']之后执行，然后删除for循环。

完整代码：

import pandas as pd
import plotly.express as px 
df = pd.read_csv("gdp-csv-.csv", encoding = "ISO-8859-1")
df = df.drop(['Unnamed: 2', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6'], axis=1)
df = df.drop(['Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8'], axis=1)
df = df.drop(df.index[0:4])
df = df.drop(df.index[195:])
df = df.drop(df.index[-4:])

df.columns = ['Code', 'Rank', 'Country', 'GDP']
df["GDP"] = df["GDP"].str.replace(",","").astype(float)

fig = px.choropleth(df, locations="Code",
                    color="GDP",
                    hover_name="Country",
                    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Plasma)
fig.show()

顺便说一句，引入csv的一种更干净的方法是用usecols指定列，用skiprows指定行，请参见here：

df = pd.read_csv("gdp-csv-.csv", encoding = "ISO-8859-1", usecols=[0,1,3,4], skiprows=4, 
                 skipfooter=122, engine='python')
df.columns = ['Code', 'Rank', 'Country', 'GDP']
df["GDP"] = df["GDP"].str.replace(",","").astype(float)

编辑：将skipfooter添加到pd.read_csv