Aprende Agregación de Datos Espaciales | Técnicas de Análisis Espacial

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La agregación de datos espaciales permite resumir y analizar características geográficas basadas en atributos compartidos. Con geopandas, se puede utilizar el método groupby() junto con funciones de agregación para responder preguntas como "¿Cuál es el área total de parques en cada ciudad?" o "¿Cuántas escuelas hay en cada distrito?" Estas técnicas son esenciales para extraer información significativa de conjuntos de datos geoespaciales complejos.


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import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 1. Load the open-source global dataset from the public URL
url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
world = gpd.read_file(url)

# 2. Clean up column names to uppercase
world.columns = world.columns.str.upper()

# 3. Tell GeoPandas to look at the uppercase 'GEOMETRY' column now
world = world.set_geometry("GEOMETRY")

# EPSG:8857 is the Equal Earth projection, great for global land area calculations
world['CALC_AREA'] = world.to_crs(epsg=8857).geometry.area

# 5. Perform the Aggregation (The 'groupby' step)
continent_summary = world.groupby('CONTINENT').agg(
    Total_Population=('POP_EST', 'sum'),
    Average_Country_Size=('CALC_AREA', 'mean'),
    Total_Countries=('CONTINENT', 'count')
).reset_index()

# 6. Interpret the results
print("Spatial Aggregation Results by Continent ")
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
print(continent_summary.to_string(index=False))

Después de realizar la agregación, se interpretan los resultados en un contexto espacial. Por ejemplo, al agrupar países por continente y sumar sus poblaciones, es posible comparar la distribución poblacional a nivel global. Calcular el área media de los países por continente ayuda a comprender patrones espaciales, como qué continentes tienen tamaños promedio de país más grandes o más pequeños. La agregación no se limita a conteos o sumas; también se pueden calcular promedios, mínimos, máximos o estadísticas personalizadas, según los objetivos del análisis. Estos resúmenes son especialmente valiosos cuando se visualizan en un mapa, ya que los patrones y tendencias se hacen evidentes de inmediato.

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