在没有值的情况下自定义显示 map plotly 上的信息

Question

I map 使用 plotly 库关于猴痘病例的统计信息。 我使用的数据并不总是包含有关干扰我的所有指标的信息，这就是为什么当悬停在一个点上时我在 map output 上得到以下信息：

即，值%{customdata[N]} 。 我认为这与数据中的NaN值有关。 这就是我显示 map 本身的方式：

@st.cache(hash_funcs={dict: lambda _: None})
def my_stat_map_cases(df_cases_map):
    fig_map = px.scatter_mapbox(df_cases_map,
                                hover_name='ID',
                                hover_data={'Status': True,
                                            'Date confirmation': True,
                                            'Gender': True,
                                            'Symptoms': True,
                                            'Hospitalised (Y/N/NA)': True,
                                            'Location': True,
                                            'City': True,
                                            'Country': True,
                                            'Latitude dd': False, 'Longitude dd': False},
                                lat='Latitude dd',
                                lon='Longitude dd',
                                zoom=3,
                                size_max=100,
                                opacity=0.8,
                                height=600)

    fig_map.update_layout(mapbox_style="carto-positron", showlegend=True)
    fig_map.update_layout(margin={"r": 0, "t": 0, "l": 0, "b": 0})

    dict_map = {'map_key': fig_map}
    return dict_map

测试选项，我还在想办法怎么做。 是否有可能以某种方式更改 output window 以便当我 hover 超过它时，如果有空值，我得到没有%{customdata[N]}行但是，说No data available 。 我真的不喜欢直接在数据本身级别进行此类更改的想法，因为。 它们可以从资源本身更新。 也许有一些更优雅的解决方案？

来自数据库的一小部分数据：

Answer 1

假设我们有一个包含 Nan 值的数据集：

df = px.data.iris()

fig = px.scatter(df, x='petal_length', y='sepal_length')

 # I add some random Nan values to the dataframe
for col in df.columns: 
    df.loc[df.sample(frac=0.1).index, col] = pd.np.nan 

# Fill up the nan values in the dataframe with 'no data' and assign it to customdata
customdata = df.fillna('no data') 

hovertemplate = "<br>".join([
        "petal_length: %{customdata[2]}",
        "sepal_length: %{customdata[0]}"])

fig.update_traces(customdata=customdata, hovertemplate=hovertemplate)

fig.show()