Matriz de Bienestar Humano Territorial (MBHT 2017)

import geopandas as gpd
import duckdb

# Opción A: Carga directa en memoria con GeoPandas
url_parquet = "https://ide.cit.uai.cl/download/MBHT_2017_Nacional_Manzanas.parquet"
gdf = gpd.read_parquet(url_parquet)
print(f"Manzanas cargadas: {len(gdf):,} | Columnas: {list(gdf.columns)}")

# Opción B: Consulta SQL sin descargar el archivo completo con DuckDB
con = duckdb.connect()
con.execute("INSTALL spatial; LOAD spatial;")
query = '''
    SELECT COMUNA, AVG(MUD_S) AS bht_promedio, SUM(POB_TOTAL) AS pob_total
    FROM read_parquet('https://ide.cit.uai.cl/download/MBHT_2017_Nacional_Manzanas.parquet')
    WHERE REGION = '13'
    GROUP BY COMUNA
    ORDER BY bht_promedio DESC
'''
print(con.execute(query).fetchall())

library(sf)
library(arrow)
library(dplyr)

# Lectura directa desde GeoParquet cloud-native
url_pq <- "https://ide.cit.uai.cl/download/MBHT_2017_Nacional_Manzanas.parquet"
df_mbht <- sf::st_read(url_pq)

# Resumen de equidad en bienestar por comuna
resumen_comunal <- df_mbht %>%
  st_drop_geometry() %>%
  group_by(REGION, COMUNA) %>%
  summarise(
    bht_medio = mean(MUD_S, na.rm = TRUE),
    salud_medio = mean(ISAL_S, na.rm = TRUE),
    poblacion = sum(POB_TOTAL, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  arrange(desc(bht_medio))

head(resumen_comunal, 10)