función plotly.express.scatter_geo() en Python

La biblioteca Plotly de Python puede ser muy útil para la visualización de datos y la comprensión de los datos de manera simple y sencilla. Los objetos gráficos de plotly son una interfaz de alto nivel para plotear que son fáciles de usar.

función plotly.express.scatter_geo()

Esta función se utiliza para trazar datos geográficos en los mapas.

Sintaxis: plotly.express.scatter_geo(data_frame=Ninguno, lat=Ninguno, lon=Ninguno, ubicaciones=Ninguno, modo de ubicación=Ninguno, color=Ninguno, text=Ninguno, hover_name=Ninguno, hover_data=Ninguno, custom_data=Ninguno, size= Ninguno, título=Ninguno, plantilla=Ninguno, ancho=Ninguno, alto=Ninguno)

Parámetros:

data_frame: se debe pasar DataFrame o similar a una array o dict para los nombres de las columnas.

lat: este parámetro se utiliza para colocar marcas según la latitud en un mapa.

lon: este parámetro se utiliza para posicionar marcas según la longitud en un mapa.

ubicaciones: este parámetro se interpreta según el modo de ubicación y se asigna a longitud/latitud.

modo de ubicación: este parámetro determina el conjunto de ubicaciones utilizadas para hacer coincidir las entradas en las ubicaciones con las regiones del mapa.

color: Este parámetro asigna color a las marcas.

tamaño: Este parámetro se utiliza para asignar tamaños de marca. Es un nombre de una columna en data_frame, o una serie de pandas o un objeto similar a una array.

title: Este parámetro establece el título de la figura.

ancho: este parámetro establece el ancho de la figura

altura: Este parámetro establece la altura de la figura.

Ejemplo 1:

import plotly.express as px
  
  
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
  
plot = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha")
plot.show()

Producción:

Ejemplo 2: Usar el argumento de tamaño y color

import plotly.express as px
  
  
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
  
plot = px.scatter_geo(df, locations="iso_alpha",
                      size="gdpPercap",
                      color = "country")
plot.show()

Producción: