PySAL (Python)
PySAL es una biblioteca de Python para el análisis espacial que permite medir la concentración, la desigualdad y la dinámica de indicadores entre territorios, y estimar modelos econométricos que tienen en cuenta la ubicación.
Qué ofrece
PySAL (Python Spatial Analysis Library) nació como proyecto académico de Sergio Rey y Luc Anselin, y desde su versión 2.0 es una familia de paquetes que pueden instalarse juntos o por separado. Se organiza en cuatro capas.
- Núcleo: construcción de matrices de pesos espaciales, que definen qué unidades son vecinas, y rutinas de geometría y de lectura de datos.
- Exploración: autocorrelación espacial, desigualdad espacial, dinámica de las distribuciones a lo largo del tiempo, segregación y análisis de patrones de puntos y redes.
- Modelización: regresión espacial y econometría, regresión geográficamente ponderada, interacción espacial, accesibilidad, interpolación entre unidades territoriales y optimización espacial.
- Visualización: clasificación de datos para mapas de coropletas y gráficos de resultados.
Uso y valoración
PySAL aporta las técnicas propias de la geografía económica cuantitativa. Permite comprobar si un indicador —la renta, el empleo tecnológico o las patentes por habitante— se concentra en áreas contiguas, identificar focos de valores altos o bajos, medir la desigualdad entre regiones y analizar si las regiones convergen o divergen con el tiempo. Sus modelos de regresión espacial corrigen el efecto de la vecindad entre territorios, que la estadística convencional no recoge.
Su alcance tiene restricciones: el uso de sus métodos exige conocimientos de estadística espacial para elegir los pesos y especificar e interpretar los modelos, y requiere programar en Python. Al tratarse de un conjunto de paquetes con desarrollo propio, cada uno tiene su documentación y su ritmo de versiones. La instalación completa incorpora además numerosas dependencias, aunque puede limitarse a los módulos necesarios.
Ficha técnica
- Desarrollador: comunidad de código abierto iniciada por Sergio Rey y Luc Anselin.
- Modelo de acceso: gratuito y de código abierto (licencia BSD).
- Plataforma: biblioteca de Python, instalable con pip o conda; se apoya en GeoPandas.
- Idioma: documentación en inglés.
- Cuenta: no requiere.