在处理区域地图时，常常会出现某些区域的数据缺失或是数据为0，这些缺失值会对地图的整体分布造成影响，给人直观理解带来不便。下面分别给出针对Altair和Plotly的解决方案。

Altair解决方案： 对于Altair实现的区域地图，我们可以通过使用transform_aggregate函数，先对数据进行聚合，具体来说，就是计算每个地区的平均值或是中位数等统计指标，然后再利用mark_geoshape函数对数据进行可视化。这种方法会把缺失值默认为0，并在地图上显示白色，使得地图更加直观。

示例代码如下：

import altair as alt import pandas as pd

读取地图数据和数据表

geo_data = alt.topo_feature(data.world_110m.url, 'countries') data = pd.DataFrame({'country': ['China', 'Japan', 'Russia'], 'value': [1, 2, None]})

#聚合操作，计算每个地区的平均值或是中位数等统计指标 agg_data = data.groupby('country').agg({'value': 'mean'}).reset_index()

#绘图 alt.Chart(geo_data).mark_geoshape().transform_lookup( lookup='properties.name', from_=alt.LookupData(agg_data, 'country', ['value']) ).encode( color='value:Q' ).properties(width=500,height=400)

在这段代码中，我们首先读取了地图数据和数据表，然后使用groupby函数对数据进行聚合并计算每个区域的平均值，最后使用mark_geoshape函数进行可视化。

Plotly解决方案： 对于Plotly实现的区域地图，我们可以利用Plotly.express包