在用自己搜集的数据来画热力地图的时候，只需要向数据中添加id字段，就可以效仿官网给出的代码画出热力地图了。这需要知道每个国家或地区的id是什么。https://github.com/alisle/world-110m-country-codes 提供了一个表格，可以在data.world_110m.url系列数据中的id和国家名或者国家代码之间建立映射，这样就可以通过pd.merge()将id添加到数据中

官方例子

Altair提供了画热力图的例子：

import altair as alt
from vega_datasets import datacounties = alt.topo_feature(data.us_10m.url, 'counties')
source = data.unemployment.urlalt.Chart(counties).mark_geoshape().encode(color='rate:Q'
).transform_lookup(lookup='id',from_=alt.LookupData(source, 'id', ['rate'])
).project(type='albersUsa'
).properties(width=500,height=300
)

Altair通过mark_geoshape()确定要画的图是地图类型，而绘制地图所需要的数据都来自alt.topo_feature(data.us_10m.url, 'counties')，是一个vega_datasets.data中的.json文件，在Altair中将被读取为pd.DataFrame类型，该文件用"id"字段代表地区。 其内容和格式大致如下：

https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-datasets@v1.29.0/data/us-10m.json

这里Altair通过encode()方法设置颜色：

.encode(color='rate:Q'
)

'rate:Q'代表将数据中的rate字段视为浮点型数据，但地图数据文件（存在counties中）没有rate字段，它从哪里来呢？

Altair会将数据（我们自己的dataframe）中的rate字段通过id链接到地图文件（.json文件，在运行的时候已经读取为dataframe）上，从而可以根据rate的值来确定颜色。
具体来讲，它使用transform_lookup()来查找rate的值，相当于rate已经通过transform_lookup()加入到数据中了。

.transform_lookup(lookup='id',from_=alt.LookupData(source, 'id', ['rate'])

因此，在用自己搜集的数据来画热力地图的时候，只需要向数据中添加id字段，就可以效仿上述代码画出热力地图了。这需要知道每个国家的id是什么。https://github.com/alisle/world-110m-country-codes 提供了一个表格，可以在id和国家名或者国家代码之间建立映射，这样就可以通过pd.merge()将id添加到数据中
这是画世界地图用的，画美国地图的不要用它
这样带着处理过的数据，就可以

开始愉快的画图旅程

（这里用的地形文件是世界地图而不是例子中的美国地图）
（怕查重的时候说我照抄的自己的博客，就把自己的代码删了）

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