首先，我们需要安装一些必要的库，包括pandas、geopandas、matplotlib和descartes。可以使用以下命令进行安装：

 
pip install pandas geopandas matplotlib descartes 

接下来，我们需要获取中国地图的数据。可以从国家统计局网站下载最新的行政区划数据，也可以从其他来源获取。这里我们使用一个已经处理好的数据集，可以从以下链接下载：

https://github.com/skywalker512/China-Map-Data

下载后，将文件夹中的“CHN_adm1.shp”文件复制到当前工作目录中。

接下来，我们可以使用geopandas库读取地图数据，并使用matplotlib库绘制地图。以下是完整的代码：

python 
import pandas as pd 
import geopandas as gpd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from descartes import PolygonPatch 
 
# 读取地图数据 
map_data = gpd.read_file('CHN_adm1.shp') 
 
# 绘制地图 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) 
map_data.plot(ax=ax, color='white', edgecolor='black') 
 
# 添加省份数据 
data = pd.read_csv('province_data.csv') 
for i, row in data.iterrows(): 
    province = row['province'] 
    value = row['value'] 
    province_data = map_data[map_data['NAME_1'] == province] 
    province_data.plot(ax=ax, color='red', alpha=value/100) 
 
# 显示图形 
plt.show() 

在这个例子中，我们假设已经有一个包含各省份数据的CSV文件“province_data.csv”，其中包含两列数据：省份名称和值。我们使用pandas库读取这个文件，并将数据可视化到地图上。具体来说，我们首先使用geopandas库读取地图数据，然后使用matplotlib库绘制地图。接下来，我们使用for循环遍历每个省份的数据，并将其可视化到地图上。在这个例子中，我们使用红色填充表示数据值，颜色的深浅表示数据的大小。

运行代码后，应该会看到一个绘制了中国地图和各省份数据的图形。这个例子只是一个简单的演示，实际上可以根据需要进行更复杂的数据可视化。