Analisis_Geoespacial

Análisis Geoespacial

Región Metropolitana de Chile: Comunas por nivel socioeconómico

Análisis mediante Python y Geopandas

Código Python

Establecer el directorio de trabajo

import os

os.chdir('work directory')

Importar bibliotecas

import pandas as pd

import geopandas as gpd

import matplotlib.pyplot as plt

Importar el shapefile

gdf = gpd.read_file('comunas.shp')
gdf

Mostrar información sobre el shapefile importado

print(f"{type(gdf)}, {gdf.geometry.name}")   # Displays the name of the 'geometry' column in the shapefile 

print(gdf.head())

print(gdf.geometry.geom_type.value_counts())

Importar los datos estadísticos para desplegar en el mapa

df = pd.read_csv('data.csv')

df

Crear un geodataframe (gdf) uniendo el shapefile y el archivo de datos CSV

full = gdf.merge(df, left_on="CUT", right_on="id_comuna")

Graficar la variable grupo socioeconómico (GSE) en un mapa

Cada uno de sus niveles será mostrado con un color diferente

colors = 5            # La variable a desplegar (GSE) posee 5 categorías
cmap = 'Blues'
figsize = (16, 10)
title = 'Metropolitan Region of Chile: comunas by Socioeconomic level, 2025' 

full.plot(column='GSE', cmap=cmap, figsize=figsize, k=colors, legend=True, aspect=1)
plt.title(title, fontdict={'fontsize': 18}, loc='center')

plt.show()