plotly.express 绘制数据地图

使用 Plotly Express 绘制数据地图非常简单，只需要几行代码就可以完成。这里我以世界各国的人均 GDP 数据为例，演示如何使用 Plotly Express 绘制数据地图。

首先，需要安装 `plotly` 和 `plotly_express` 库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install plotly
!pip install plotly_express

接下来，我们需要读取数据。这里我使用的是 `plotly_express` 自带的 `gapminder` 数据集，可以直接使用以下代码进行读取：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()

然后，我们需要对数据进行处理，只保留最近一年（2018）的数据，并计算每个国家的人均 GDP。可以使用以下代码进行处理：

df = df[df['year'] == 2018]
df['GDP'] = df['gdpPercap'] * df['pop']

最后，我们可以使用 `choropleth` 函数绘制数据地图。以下是完整的代码：

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder()
df = df[df['year'] == 2018]
df['GDP'] = df['gdpPercap'] * df['pop']

fig = px.choropleth(df, locations='iso_alpha',
                    color='GDP',
                    hover_name='country',
                    projection='natural earth')
fig.show()

运行以上代码，就可以得到世界各国的人均 GDP 数据地图。