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
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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
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导入所需的库：
import folium import altair import json
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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显示地图：
map
最后，显示 Folium 地图。
完整代码示例
import folium import altair import json import 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。
