Análisis datos INE (GeoDataFrame)

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import geopandas as gpd

df = gpd.read_file('../Geopandas/Directorio_Nacional_de_Empresas_2017-shp/107b4455-4bc0-4695-8a78-b6b7645c5a852020330-1-ppruoq.w6tup.shp') df

Se coloca la columna "NOM_COMUNA" como Indice para separar los registros

df = df.set_index("NOM_COMUNA") df

Se Revisa el sistema de referencia del GeoDataFrame

df.crs

Se grafíca para visualizar la totalidad de los registros

df.plot('REGION', figsize =(30,20), legend = True )

ls_comercios = df.loc['LA SERENA'] ls_comercios #ls_comercios.plot(figsize = (30,20))

coq_comercios = df.loc['COQUIMBO'] coq_comercios #coq_comercios.plot(figsize = (30,20))

conurbacion_comercios = df.loc[['LA SERENA','COQUIMBO']] conurbacion_comercios

df2 = gpd.read_file('../Geopandas/Comunas/comunas.shp') df2

df2.info()

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>
RangeIndex: 346 entries, 0 to 345
Data columns (total 12 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype   
---  ------      --------------  -----   
 0   objectid    346 non-null    int64   
 1   shape_leng  346 non-null    float64 
 2   dis_elec    346 non-null    int64   
 3   cir_sena    346 non-null    int64   
 4   cod_comuna  346 non-null    int64   
 5   codregion   346 non-null    int64   
 6   st_area_sh  346 non-null    float64 
 7   st_length_  346 non-null    float64 
 8   Region      346 non-null    object  
 9   Comuna      346 non-null    object  
 10  Provincia   346 non-null    object  
 11  geometry    346 non-null    geometry
dtypes: float64(3), geometry(1), int64(5), object(3)
memory usage: 32.6+ KB

Se Revisa el sistema de referencia del GeoDataFrame

df2.crs

df2 = df2.set_index("Comuna") df2

df2.plot('codregion', figsize =(30,20), legend = True )

la_serena_poligono = df2.loc[['La Serena']] la_serena_poligono

coquimbo_poligono = df2.loc[['Coquimbo']] coquimbo_poligono

la_serena_poligono.plot()

coquimbo_poligono.plot()

conurbacion_poligono = df2.loc[['La Serena','Coquimbo']] conurbacion_poligono

conurbacion.plot(figsize = (20,10))

conurbacion_poligono["Area"] = conurbacion_poligono.area conurbacion_poligono["Area"]

conurbacion_poligono['Perimetro'] = conurbacion_poligono.boundary conurbacion_poligono['Perimetro']

Se agregan las nuevas columnas al GeoDataFrame las columnas las cuales son Area y Perímetro

conurbacion_poligono.head()

conurbacion_poligono.plot('shape_leng', legend = True, figsize = (25,10))

axis = conurbacion_poligono['geometry'].plot(figsize = (40,30)) Mapa_Puntos_laserena_coquimbo = conurbacion_comercios['geometry'].plot(ax = axis, color = 'red')

conurbacion_poligono.to_file("conurbacion_poligono.shp",driver="Shapefile") #Exportar datos

conurbacion_comercios.to_file("conurbacion_comercios.shp",driver="Shapefile") #Exportar datos