Plotly: Как вручную установить ограничивающую рамку для Scattergeo? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь вычислить средний центр населения в США для множества переменных, поэтому моим первым шагом было вычислить их за последние 10 лет численности населения по округам и посмотреть, совпадают ли они с картами переписи этой цифры (по крайней мере, грубо, поскольку перепись использует более детальное географическое разрешение). Как и следовало ожидать, это своего рода чрезвычайно отсроченная Манифест Судьбы:


(Формула для расчета этих точек на основе многих населенных пунктов находится здесь на странице 2, если кому-то интересно.)
Я перехожу с R/RStudio на Jupyter, используя pandas,plotly, numpy и т. д. Обычно я инженер JavaScript, но я комфортно работаю с Python и люблю его немного больше, чем R! Мне удалось вычислить похожие точки, используя пример карты аэропорта в этом фантастическом уроке на сайтеplotly.graph_objects.Scattergeo, но я застрял в национальном разрешении, поэтому не могу сказать, насколько хорошо у меня дела:


Я могу масштабировать вручную, конечно, но мне бы очень хотелось понять, как по умолчанию сосредоточиться только на Миссури. Я нашел этот полезный CodePen, но, поскольку в Python так много различных отличных инструментов для отображения, я не уверен, как его переносить через JS.
Моя текущая карта, основанная на приведенном выше руководстве, устанавливает базовый сюжет, а затем во второй строке изменяет область макета - я не уверен, является ли это стандартом для построения графиков или просто для удобства.
Как бы я ни восхищался Python, перейду сразу к документации для Python. update_layout — это что-то вроде кроличьей норы Я не против диктовать широту и долготу области просмотра, хотя было бы неплохо просто сказать «Миссури». Я понимаю, что это просто: нужно немного научиться.
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go

meanCenters = pd.read_json('{"year": {"0": 2010, "1": 2011, "2": 2012, "3": 2013, "4": 2014, "5": 2015, "6": 2016, "7": 2017, "8": 2018, "9": 2019}, "lat": {"0": 37.52908501121699, "1": 37.51719645600817, "2": 37.50264465332917, "3": 37.489564543614605, "4": 37.47311004581999, "5": 37.45358003505096, "6": 37.43623735876329, "7": 37.423475510154134, "8": 37.4121869670822, "9": 37.40021167050047}, "lng": {"0": -92.1522086893934, "1": -92.17800419530532, "2": -92.20484620692078, "3": -92.23312370193283, "4": -92.26617930383293, "5": -92.30498885605378, "6": -92.3395596061908, "7": -92.36398254029461, "8": -92.38362683728195, "9": -92.40337680455285}}')

fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(
lon = meanCenters['lng'],
lat = meanCenters['lat'],
mode = 'markers'
))
fig.update_layout(
geo_scope='usa',
height=600
)
fig.show()

Данные включены выше. Спасибо, @vestland! -- но перепечатано здесь для удобства чтения
year lat lng
2010 37.52908501121699 -92.1522086893934
2011 37.51719645600817 -92.17800419530532
2012 37.50264465332917 -92.20484620692078
2013 37.489564543614605 -92.23312370193283
2014 37.47311004581999 -92.26617930383293
2015 37.45358003505096 -92.30498885605378
2016 37.43623735876329 -92.3395596061908
2017 37.423475510154134 -92.36398254029461
2018 37.4121869670822 -92.38362683728195
2019 37.40021167050047 -92.40337680455285


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/626 ... scattergeo