如何使用纬度，经度和值作为幅度正确绘制密度热图？答案

【问题标题】：How to properly plot a density heat map using lat, lon and values as magnitude?如何使用纬度，经度和值作为幅度正确绘制密度热图？
【发布时间】：2021-05-09 10:05:41
【问题描述】：

作为有用的信息，我使用的是 spyder，我的数据集包含 4,173,841 个数据点和 69 列，文件大小为 3.05 Gb（图像后仍有部分问题的解释）。

这是我正在使用的代码：

data=pd.read_csv('/Users/Me/Documents/Python/JAN-2021-ee.csv')

import plotly.express as px

map = px.density_mapbox(data, lat='latitude',lon='longitude',z='Total emissions',radius=10,mapbox_style="stamen-terrain")

from plotly.offline import plot
plot(map)

这是我得到的：

我的目标是得到这样的东西（内置画面）：

我很难弄清楚为什么我不能得到相同或相似的结果，任何想法我都会非常感激！谢谢。

【问题讨论】：

标签： dictionary plotly heatmap

【解决方案1】：

我尝试只使用一天作为示例并运行以下基本相同的代码，并绘制了一张漂亮的地图。

将熊猫导入为 pd

data=pd.read_csv('/Users/Documents/Python/jan-2021-ee.csv')
data['dtg']=pd.to_datetime(data['dtg'])
#data.info()

df=data[data['dtg']<'2021-1-3']
df

import plotly.express as px
map = px.density_mapbox(data_frame=df,lat='latitude',lon='longitude',z='Total emissions',mapbox_style='carto-positron',radius=5,zoom=5)
#data.columns

from plotly.offline import plot
plot(map)

结果如下：

简而言之，很遗憾，情节不适用于几千个样本点。

【讨论】：