text: # 7.	Áreas geoestadísticas municipales:
  # a.	Periodicidad: Variable
  # b.	Liga: http://conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/muni_2012gw.xml?_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
  
  
  # Librerias
  !pip install geopandas
  import geopandas as gpd 
  import time
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # ANEXO ESTADÍSTICO DE POBREZA A NIVEL MUNICIPIO 2010 Y 2015
  # Estableciendo conexion ej: https://www.coneval.org.mx/Medicion/Paginas/AE_pobreza_municipal.aspx
  
  # Inicio del tiempo
  start_time=time.time()
  
  # Fuente:
  url = "http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/maps/geo/muni_2012gw.zip"
  
  data=pd.DataFrame([])
  
  r = requests.get(url)
  print("El estado de la respuesta es:", r.status_code) # Debe ser 200
  z = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(r.content))                      
  z.extractall() # Descomprime todo
  print("Directorios: ", os.listdir())
  
  files=os.listdir(os.getcwd())
  
  # con_mun = pd.read_excel("Concentrado, indicadores de pobreza.xlsx", sheet_name="Concentrado municipal")
  # con_est = pd.read_excel("Concentrado, indicadores de pobreza.xlsx", sheet_name="Concentrado estatal")
  
  data = gpd.read_file("Muni_2012gw.shp")
  
  print("-------------------------------Done!-------------------------------") 
  # Fin del tiempo
  end_time=time.time()
  
  time_in_minutes = float(end_time-start_time)/60
  print("Tiempo transcurrido en minutos: ", time_in_minutes)
  
  # Encabezado de los datos
  data.head()
  
  # Columnas
  data.columns
  
  # Informacion
  data.info()
  
  
  # MAPA
  
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,15))
  data.plot(column='cov_', cmap='plasma',ax=ax, legend=True)
  ax.set(xticks=[], yticks=[]) #removes axes
  ax.set_title("México", fontsize='large')
  ax.set_xlabel('Longitud')
  ax.set_ylabel('Latitud')
  
  
  #add the legend and specify its location
  leg = ax.get_legend()