POC: Desplazamiento Urbano — Monterrey Metro
Estado: POC completo — 4 fuentes validadas con join a nivel AGEB Fecha de adquisición: 2026-04-10
Resumen
Sección titulada «Resumen»Pipeline de extracción proof-of-concept para 4 fuentes de datos de presión de desplazamiento que se pueden unir a nivel AGEB para construir un mapa compuesto de desplazamiento urbano del Área Metropolitana de Monterrey.
Los 4 datasets comparten el identificador CVEGEO (clave geográfica INEGI de 13 dígitos: ENTIDAD(2) + MUN(3) + LOC(4) + AGEB(4)).
Fuentes
Sección titulada «Fuentes»| # | Fuente | Nivel | Clave de unión | Detalle |
|---|---|---|---|---|
| 1 | INEGI Census 2020 AGEB | AGEB (exacto) | CVEGEO (13 dígitos) | Estrés habitacional |
| 2 | SHF Índice de Precios | Municipio | CVE_MUN (5 dígitos) | Presión de costos |
| 3 | CONEVAL Rezago Social | AGEB (exacto) | CVEGEO (13 dígitos) | Pobreza/marginación |
| 4 | INEGI DENUE | Municipio → AGEB | cvegeo_prefix_5 | Gentrificación comercial |
Dimensiones de señal de desplazamiento
Sección titulada «Dimensiones de señal de desplazamiento»| Dimensión | Fuente | Campos clave |
|---|---|---|
| Estrés habitacional | INEGI Census | VPH_RENTA, PROM_OCUP, VPH_PISODT |
| Pobreza/marginación | CONEVAL | GRS_AGEB, INDICE_REZAGO_SOCIAL |
| Presión de costos | SHF | index_value, variation_annual |
| Gentrificación comercial | DENUE | gentrification_score |
Receta de unión (Join)
Sección titulada «Receta de unión (Join)»Después de ejecutar los 4 scripts, el composite se construye así:
import pandas as pd
inegi = pd.read_csv("inegi_ageb_mty_metro.csv", dtype=str)coneval = pd.read_csv("coneval_grs_ageb_mty_metro.csv", dtype=str)shf = pd.read_csv("shf_ipv_nl_municipalities.csv", dtype=str)denue = pd.read_csv("denue_gentrification_mty_metro.csv", dtype=str)
# Backbone: INEGI es la autoridad geográficacomposite = inegi.merge(coneval, on="CVEGEO", how="left", suffixes=("", "_coneval"))
# SHF une a nivel municipiocomposite["cve_mun"] = composite["CVEGEO"].str[2:5]composite = composite.merge( shf[["cve_mun", "index_value", "variation_annual"]], on="cve_mun", how="left")
# DENUE une a nivel municipiocomposite["cvegeo_prefix_5"] = composite["CVEGEO"].str[:5]composite = composite.merge( denue[["cvegeo_prefix_5", "gentrification_score"]], on="cvegeo_prefix_5", how="left")Municipios del Área Metropolitana de Monterrey
Sección titulada «Municipios del Área Metropolitana de Monterrey»15 municipios según delimitación CONAPO ZM Monterrey 2020:
| CVE_MUN | Municipio |
|---|---|
| 006 | Apodaca |
| 009 | Cadereyta Jiménez |
| 018 | García |
| 019 | San Pedro Garza García |
| 021 | General Escobedo |
| 026 | Guadalupe |
| 031 | Juárez |
| 039 | Monterrey |
| 046 | Salinas Victoria |
| 048 | San Nicolás de los Garza |
| 049 | Santa Catarina |
| 053 | Santiago |
| 058 | Ciénega de Flores |
| 061 | Doctor González |
| 085 | General Zuazua |
Limitaciones conocidas
Sección titulada «Limitaciones conocidas»- SHF cubre solo transacciones con hipoteca — subrepresenta mercado informal
- DENUE cubre solo negocios formales registrados
- INEGI + CONEVAL son snapshots 2020 — no capturan cambios 2020-2026
- SHF une a nivel municipio, no AGEB — señal promediada
- DENUE AGEB join requiere spatial join con shapefile para precisión
Archivos de muestra
Sección titulada «Archivos de muestra»Los datos de muestra están archivados en R2 bajo archive/pocs/geospatial/.