Python 将下拉菜单添加到Choropleth映射以选择每个状态并生成新的图形类型

我已经创建了一个Choropleth地图，我想知道是否可以为每个州添加一个下拉列表。当您选择下拉列表时，图形将变为该状态下随时间获得的学士学位数的折线图

我的数据示例：

        year state statetotal ba_total
0     1984.0    AK      221.0    108.0
1     1985.0    AK      242.0    141.0
2     1984.0    NC      229.0    117.0
3     1985.0    NC      257.0    138.0
4     1984.0    MA      272.0    165.0
5     1985.0    MA      280.0    176.0
6     1984.0    NY      375.0    249.0
7     1985.0    NY      309.0    208.0

这就是我迄今为止所尝试的：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(str)

scl = [[0.0, 'rgb(242,240,247)'],[0.2, 'rgb(218,218,235)'],[0.4, 'rgb(188,189,220)'],\
            [0.6, 'rgb(158,154,200)'],[0.8, 'rgb(117,107,177)'],[1.0, 'rgb(84,39,143)']]

df['text'] = df['statename'] + '<br>' + \
    'Bachelor '+df['ba_total']+'<br>'+ \
    'Master '+df['ma_total']+'<br>'+ \
    'PhD '+df['phd_total']

# Years
years = list(df['year'].astype(float).astype(int).unique())

# make data
data = []

# Append data
for year in years:
    dataset_by_year = df[df['year'].astype(float).astype(int) == int(year)]

    data_dict = [ dict(
        type='choropleth',
        visible=True,
        colorscale = scl,
        autocolorscale = False,
        locations = dataset_by_year['state'],
        z = dataset_by_year['statetotal'].astype(float),
        locationmode = 'USA-states',
        text = dataset_by_year['text'],
        marker = dict(
            line = dict (
                color = 'rgb(255,255,255)',
                width = 2
            ) ),
        colorbar = dict(
            title = "Educ. Grads")
        ) ]
    data.append(data_dict[0])

# let's create the steps for the slider
steps = []
for i in range(len(data)):
    step = dict(method='restyle',
                args=['visible', [False] * len(data)],
                label='{}'.format(i + 1984))
    step['args'][1][i] = True
    steps.append(step)

sliders = [dict(active=0,
                pad={"t": 1},
                steps=steps)]    

# create the empty dropdown menu
updatemenus = list([dict(buttons=list()), 
                    dict(direction='down',
                         showactive=True)])

total_codes = len(df.state.unique()) + 1

for s, state in enumerate(df.state.unique()):
    # add a trace for each state
    data.append(dict(type='scatter',
                     x=[i for i in range(1984, 2016)],
                     y=[i for i in df.statetotal],
                     visible=False))

    # add each state to the dropdown    
    visible_traces = [False] * total_codes
    visible_traces[s + 1] = True
    updatemenus[0]['buttons'].append(dict(args=[{'visible': visible_traces}],
                                          label=state,
                                          method='update'))

# add a dropdown entry to reset the map    
updatemenus[0]['buttons'].append(dict(args=[{'visible': [True] + [False] *  (total_codes - 1)}],
                                      label='Map',
                                      method='update'))

layout = dict(title='Aggregated Number of Graduates in Education by State',
              updatemenus=updatemenus,
              geo=dict(scope='usa',
                       projection={'type': 'albers usa'}),
              sliders=sliders)

fig = dict(data=data, 
           layout=layout)

对于df.列中的列：
df[col]=df[col].astype（str）
scl=[[0.0，'rgb（242240247）”，[0.2，'rgb（218235）”，[0.4，'rgb（188189220）”\
[0.6，'rgb（158154200）”，[0.8，'rgb（117107177）”，[1.0，'rgb（84,39143）]]
df['text']=df['statename']+'
'+\
“学士学位”+df['ba_total']+'
'+\
“Master”+df['ma_total']+'
'+\
“博士”+df[“博士总数”]
#年头
年份=列表（df['year'].astype（float）.astype（int）.unique（）
#制作数据
数据=[]
#附加数据
年份：
dataset_by_year=df[df['year'].astype（float）.astype（int）=int（year）]
数据dict=[dict(
type='choropleth'，
可见=真，
色标=scl，
自动颜色比例=假，
位置=数据集按年份[“状态”]，
z=数据集按年份['statetotal']划分。aType（浮点），
locationmode=‘美国各州’，
text=数据集按年份['text']，
记号笔(
行=dict(
颜色='rgb（255255）'，
宽度=2
) ),
色条(
title=“教育毕业生”）
) ]
data.append（数据目录[0]）
#让我们为滑块创建步骤
步骤=[]
对于范围内的i（len（数据））：
步骤=dict（方法='restyle'，
args=['visible'，[False]*len（数据）]，
label='{}'。格式（i+1984））
步骤['args'][1][i]=True
步骤。追加（步骤）
滑块=[dict（活动=0，
pad={“t”：1}，
步骤=步骤]
#创建空的下拉菜单
updatemenus=list（[dict（按钮=list（）），
dict（方向为向下），
showactive=True）]）
代码总数=len（df.state.unique（））+1
对于s，枚举中的状态（df.state.unique（））：
#为每个状态添加跟踪
data.append（dict（type='scatter'，
x=[i代表范围内的i（1984年、2016年）]，
y=[i代表df.stateT总计中的i]，
可见=假）
#将每个状态添加到下拉列表中
可见\u跟踪=[False]*总\u代码
可见_道[s+1]=真
updatemenus[0]['buttons'].append（dict（args=[{'visible'：visible_traces}]，
标签=状态，
方法（='update'））
#添加下拉项以重置地图
updatemenus[0]['buttons'].append（dict（args=[{'visible'：[True]+[False]*（总代码-1）}），
label='Map'，
方法（='update'））
布局=dict（标题=‘各州教育毕业生总数’，
updatemenus=updatemenus，
geo=dict（范围=美国），
投影={'type'：'albers usa'}），
滑块=滑块）
图=dict（数据=数据，
布局=布局）

我得到了一个与我创建的函数相关的

AttributeError

，但之前我成功生成了包含菜单的图形，但图形生成了50个菜单按钮，而不是包含50个选项的下拉列表

我认为这些问题是可以解决的，但我的问题的关键是是否有可能将图形类型组合在一起？理想情况下，如果我点击阿拉斯加，我想显示一个折线图，显示在观察期间完成的学士学位数量。 这可能吗

编辑代码

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我设法让下拉菜单工作，但它不配合和地图很好。我不知道当您单击下拉菜单中的某个项目时，如何使滑块消失，或者如何防止贴图覆盖在折线图的顶部

通过Plotly online可以获得所需的功能，但在渲染第一个图形时需要加载所有数据。也许可以看看Plotly的破折号，它支持动态加载数据

要获得显示轨迹的下拉菜单，可以执行以下操作：

• 首先创建地图，然后为每个国家添加散点图，但仅通过设置

  可见属性来显示地图

• 创建显示所选国家/地区散点图的散点图（通过将布尔值数组传递给可见的
  ）
• 添加菜单项以再次显示地图

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这太棒了！您是否可以将其与滑块组合，使滑块仅与贴图一起显示？（请参见编辑）@otteheng:可能是的，您还需要为每个下拉菜单更新

布局，它可能会有点混乱，但应该可以工作。我想我不知道在
布局中查找
以关闭
滑块
。我可以对整个图形禁用
滑块
，但不能对每个下拉菜单单独禁用。我向同事展示了此代码，以便他们可以用另一个数据集复制此代码，但它似乎不再按预期工作。快速的一瞥让我觉得这与哪些项目可见或不可见有关。稍后将更仔细地查看。
import pandas as pd
import plotly

plotly.offline.init_notebook_mode()
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv')

# create the initial map
data = [dict(type='choropleth',
             locations = df['code'].astype(str),
             z=df['total exports'].astype(float),
             locationmode='USA-states', 
             visible=True)]

layout = dict(geo=dict(scope='usa',
                       projection={'type': 'albers usa'}))

# create the empty dropdown menu
updatemenus = list([dict(buttons=list()), 
                    dict(direction='down',
                         showactive=True)])

total_codes = len(df.code.unique()) + 1

for s, state in enumerate(df.code.unique()):
    # add a trace for each state
    data.append(dict(type='scatter',
                     x=[i for i in range(1980, 2016)],
                     y=[i + random.random() * 100 for i in range(1980, 2016)],
                     visible=False))

    # add each state to the dropdown    
    visible_traces = [False] * total_codes
    visible_traces[s + 1] = True
    updatemenus[0]['buttons'].append(dict(args=[{'visible': visible_traces}],
                                          label=state,
                                          method='update'))

# add a dropdown entry to reset the map    
updatemenus[0]['buttons'].append(dict(args=[{'visible': [True] + [False] *  (total_codes - 1)}],
                                      label='Map',
                                      method='update'))
layout['updatemenus'] = updatemenus

fig = dict(data=data, 
           layout=layout)
plotly.offline.iplot(fig)