1. 确认数据格式正确，特别是地图的字段名称和类型，以匹配所使用的地图文件。可以使用以下代码对数据进行处理：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("your_data.csv")

# 重命名字段名称
df = df.rename(columns={"old_name": "new_name"})

# 转换字段类型
df['new_name'] = df['new_name'].astype('float')

2. 确保地图文件与数据中的字段名称匹配。例如，如果地图文件使用“id”作为地区的唯一标识符，那么数据中对应的字段也应该是“id”。

3. 确定地图的投影方式以及颜色映射方式，并将其指定在Altair图表的参数中。例如：

import altair as alt
from vega_datasets import data

counties = alt.topo_feature(data.us_10m.url, 'counties')
source = pd.read_csv('your_data.csv')

alt.Chart(counties).mark_geoshape().encode(
    color='your_data_field',
    tooltip=['your_data_field', 'properties.name']
).transform_lookup(
    lookup='id',
    from_=alt.LookupData(source, 'id', ['your_data_field'])
).properties(
    projection={'type': 'albersUsa'}
)

在上述代码中，我们使用“albersUsa”投影方式，并使用“your_data_field”字段的值作为颜色映射。

通过以上步骤调整数据和代码，就可实现 Altair choropleth 地图可视化。