在指定的 json 边界内绘制 hexbin 截断

我正在绘制一个单独的 hexbin 图和 json 边界文件。不过，hexbin 网格与边界文件重叠。我只想展示非洲大陆。我的目标是在非洲大陆内切断或分割六边形网格 因此，边界文件之外不应显示任何网格方块。有没有办法使用 Plotly 来实现这一点？ 预期的输出是截断或剪切非洲大陆之外的方块（橙色）。

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
import geopandas as gpd
import json

data = pd.DataFrame({
    'LAT': [1,5,6,7,5,6,7,5,6,7,5,6,7,12,-40,50],
    'LON': [10,10,11,12,10,11,12,10,11,12,10,11,12,-20,40,50],
    })

gdf_poly = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))
gdf_poly = gdf_poly.drop('name', axis = 1)

Afr_gdf_area = gdf_poly[gdf_poly['continent'] == 'Africa'].reset_index(drop = True)

fig = ff.create_hexbin_mapbox(data_frame=data,
                       lat="LAT", 
                       lon="LON",
                       nx_hexagon=25,
                       opacity=0.4,
                       labels={"color": "Point Count"},
                       mapbox_style='carto-positron',
                       zoom = 1
                       )

fig.update_layout(mapbox={
        "layers": [
            {"source": json.loads(Afr_gdf_area.geometry.to_json()),
                "below": "traces",
                "type": "fill",
                "color": "orange",
                "opacity" : 0.1,
                "line": {"width": 1}
            },
        ],
    })   

fig.show()

Intended output is to cut-off or clip squares outside the African continent, which is in orange.

很遗憾，Plotly 目前不支持对六边形分箱图进行原生裁剪或剪切以适应地理边界。Plotly 中的六边形分箱图是在网格系统上生成的，而地理边界需要基于矢量的裁剪操作。

建议的解决方案：

1. 使用地理空间库进行预处理：
2. 使用 geopandas 或 shapely 等库，你可以将你的数据点与非洲大陆的多边形进行空间连接。
3. 从你的 DataFrame 中过滤掉落在非洲大陆多边形外的点。

4. 使用过滤后的 DataFrame 创建六边形分箱图。

5. 使用其他绘图库：

6. 考虑使用专门针对地理空间数据的库，例如 GeoPandas 、 Cartopy 或 geoplot 。这些库通常提供更好的矢量操作和裁剪支持。

代码示例（使用 geopandas 进行预处理）：

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
import geopandas as gpd
import json

data = pd.DataFrame({
    'LAT': [1,5,6,7,5,6,7,5,6,7,5,6,7,12,-40,50],
    'LON': [10,10,11,12,10,11,12,10,11,12,10,11,12,-20,40,50],
})

# 创建数据点的 GeoDataFrame
gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data.LON, data.LAT))

# 从 geopandas 加载非洲大陆多边形
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
africa = world[world.continent == 'Africa']

# 将数据点与非洲大陆多边形进行空间连接
gdf_clipped = gpd.sjoin(gdf_points, africa, how='inner', op='intersects')

# 创建使用裁剪数据的六边形分箱图
fig = ff.create_hexbin_mapbox(data_frame=gdf_clipped,
                       lat="LAT",
                       lon="LON",
                       nx_hexagon=25,
                       opacity=0.4,
                       labels={"color": "Point Count"},
                       mapbox_style='carto-positron',
                       zoom=1
                       )

fig.update_layout(mapbox={
    "layers": [
        {"source": json.loads(africa.geometry.to_json()),
            "below": "traces",
            "type": "fill",
            "color": "orange",
            "opacity": 0.1,
            "line": {"width": 1}
        },
    ],
})

fig.show()

这段代码首先使用 geopandas 将你的数据点与非洲大陆多边形进行空间连接。然后，它使用 sjoin() 函数过滤掉落在非洲大陆多边形外的点。最后，它使用过滤后的数据创建六边形分箱图。

请记住，这些建议可能需要根据你的具体需求和数据集进行调整。