import pandas as pd

import pandas as pd

path = '/content/drive/MyDrive/icfes/'

# Importamos los datos a nuestra variable df

df = pd.read_csv(path+'SB11_20181.TXT', sep='¬', engine='python')

df.head()

df

df.info()

# Consultamos datos estadisticos generales: numeros de elementos, media, desviación, valor minimo, porcentajes
df.describe().transpose()

# Consultamos numeros de filas y columnas, para estar seguros.
df.shape

# Consultamos si tenemos celdas con valores sin valores
null_counts = df.isnull().sum()
null_counts

# Filtramos las variables que tengan mas de un valor null con datos > 0
null_counts[null_counts > 0]

df.columns

df.dtypes

df['PERIODO']

import csv
import io

def read_csv_replace_null(file, encoding):
with open(file, 'r', encoding=encoding, errors='replace') as f:
content = f.read().replace('', '') # Reemplazar bytes nulos con una cadena vacía
return pd.read_csv(io.StringIO(content), sep='¬', engine='python', quoting=csv.QUOTE_NONE, on_bad_lines='skip')

# Lista de nombres de archivos

files = ['SB11_20181.TXT', 'SB11_20182.TXT', 'SB11_20191_.txt', 'SB11_20192.TXT', 'SB11_20201.txt', 'SB11_20202.txt', 'SB11_20211.txt', 'SB11_20212.txt', 'SB11_20221.TXT', 'SB11_20231.TXT', 'SB11_20232.TXT']

# Comprensión de lista para leer todos los archivos y almacenarlos en una lista

# de DataFrames en uno solo, si el archivo es SB11_20222.TXT utilizamos las correciones correspondientes.

# el 2 if, es porque SB11*20191*.txt usa | en vez de ¬ para separar los datos, ademas de ser en minusculas las columnas...

saber11 = pd.concat(
[read_csv_replace_null(path+file, 'latin-1') if file == 'SB11_20222.TXT' else
pd.read_csv(path+file, sep='|', engine='python').rename(columns=str.upper) if file == 'SB11_20191_.txt' else
pd.read_csv(path+file, sep='¬', engine='python') for file in files],
ignore_index=True
)

saber11.shape

saber11.columns

# Consultamos si tenemos celdas con valores sin valores

null_counts = saber11.isnull().sum()
null_counts[null_counts > 0]

saber11.describe().transpose()

saber11['PERIODO'].unique()

array([20181, 20182, 20191, 20194, 20201, 20204, 20211, 20214, 20221,
       20231, 20234])

saber11['COLE_COD_DANE_SEDE']

saber11['COLE_COD_DANE_SEDE'] = saber11['COLE_COD_DANE_SEDE'].fillna(0).astype(int)

# Comprobamos que nuestra variable categorica este bien
# aparte que nos damos una idea de que jornadas existen.
saber11['COLE_JORNADA'].unique()

array(['MAÑANA', 'COMPLETA', 'TARDE', 'NOCHE', 'UNICA', 'SABATINA'], dtype=object)

# Saber si el estudiante como su familia tienen internet. (Binaria)
saber11['FAMI_TIENEINTERNET'].unique()

array(['Si', 'No', nan], dtype=object)

# Lo mismo si tienen algun computador con el que trabajar. (Binaria)
saber11['FAMI_TIENECOMPUTADOR'].unique()

array(['Si', 'No', nan], dtype=object)

# Estrato del 0 al 6, donde 0 no tiene estrato. Luego las volveremos numericas.
saber11['FAMI_ESTRATOVIVIENDA'].unique()

array(['Estrato 3', 'Estrato 4', 'Estrato 1', 'Estrato 2', 'Estrato 5',
       'Estrato 6', nan, 'Sin Estrato'], dtype=object)

# Educacion del padre, probablemente lo manejemos como binaria.
saber11['FAMI_EDUCACIONPADRE'].unique()

array(['Secundaria (Bachillerato) completa',
       'Educación profesional completa', 'Primaria completa',
       'Técnica o tecnológica completa', 'Postgrado',
       'Secundaria (Bachillerato) incompleta', nan, 'No sabe',
       'Educación profesional incompleta', 'Primaria incompleta',
       'Ninguno', 'Técnica o tecnológica incompleta', 'No Aplica'],
      dtype=object)

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

saber11.hist(figsize=(30,35))
plt.show()

instuto = saber11[saber11['COLE_NOMBRE_ESTABLECIMIENTO'].str.contains('COLEGIO INSTITUTO TECNICO INTERNACIONAL', case=False)]['COLE_NOMBRE_ESTABLECIMIENTO']
instuto

import numpy as np

# Obtener los datos únicos de 'PERIODO' y 'PUNT_MATEMATICAS'

periodos = saber11['PERIODO'].unique()
puntajes = saber11['PUNT_MATEMATICAS']

# Ordenar los períodos de forma cronológica y alinear con los puntajes correspondientes

periodos_ordenados, puntajes_ordenados = zip(*sorted(zip(periodos, puntajes)))

# Crear el gráfico

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
bar_width = 0.6
bar_positions = np.arange(len(periodos_ordenados))

# Barras

bars = ax.bar(bar_positions, puntajes_ordenados, bar_width, color='skyblue', edgecolor='black')

# Línea de tendencia

z = np.polyfit(bar_positions, puntajes_ordenados, 1)
p = np.poly1d(z)
ax.plot(bar_positions, p(bar_positions), 'r--', linewidth=2, label='Tendencia')

# Etiquetas y título

ax.set_xlabel('Período', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Puntaje en Matemáticas', fontsize=12)
ax.set_title('Puntaje en Matemáticas por Período', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.set_xticks(bar_positions)
ax.set_xticklabels(periodos_ordenados, rotation=45, ha='right')

# Anotaciones

covid_start = 20201 # Período de inicio del COVID-19
covid_end = 20211 # Período de cierre del COVID-19
ax.annotate('Inicio del COVID-19', xy=(periodos_ordenados.index(covid_start), puntajes_ordenados[periodos_ordenados.index(covid_start)]),
xytext=(0.2, 0.9), textcoords='axes fraction', fontsize=10,
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='left', verticalalignment='top')

ax.annotate('Cierre del COVID-19', xy=(periodos_ordenados.index(covid_end), puntajes_ordenados[periodos_ordenados.index(covid_end)]),
xytext=(0.8, 0.9), textcoords='axes fraction', fontsize=10,
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='right', verticalalignment='top')

# Leyenda

ax.legend(fontsize=10)

# Ajustar márgenes y espaciado

plt.tight_layout()

# Calculamos el puntaje promedio por disponibilidad de computador en el hogar
puntajes_promedio = saber11.groupby('FAMI_TIENECOMPUTADOR')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

ax = puntajes_promedio.plot(kind='bar', figsize=(6, 6), color='skyblue', edgecolor='black', linewidth=1.5)

# Configuramos etiquetas y título

ax.set_xlabel('Disponibilidad de Computador en el Hogar', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Puntaje Global Promedio', fontsize=12)
ax.set_title('Puntaje de Matematicas en Promedio por Disponibilidad de Computador en el Hogar', fontsize=14, fontweight='bold')

plt.xticks(rotation=0)

plt.tight_layout()
plt.show()

# Calculamos el puntaje promedio de matemáticas por acceso a internet en el hogar
puntajes_promedio = saber11.groupby('FAMI_TIENEINTERNET')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

# Creamos el gráfico de barras

ax = puntajes_promedio.plot(kind='bar', figsize=(6, 6), color='skyblue', edgecolor='black', linewidth=1.5)

# Configuramos etiquetas y título

ax.set_xlabel('Acceso a Internet en el Hogar', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Puntaje Promedio de Matemáticas', fontsize=12)
ax.set_title('Puntaje Promedio de Matemáticas por Acceso a Internet en el Hogar', fontsize=14, fontweight='bold')

plt.xticks(rotation=0)

plt.tight_layout()
plt.show()

# Calculamos el puntaje promedio de matemáticas por nivel socioeconómico del establecimiento
puntajes_promedio = saber11.groupby('ESTU_NSE_ESTABLECIMIENTO')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

# Crear el gráfico de barras

ax = puntajes_promedio.plot(kind='bar', figsize=(8, 6), color='skyblue', edgecolor='black', linewidth=1.5)

# Configurar etiquetas y título

ax.set_xlabel('Nivel Socioeconómico del Establecimiento', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Puntaje Promedio de Matemáticas', fontsize=12)
ax.set_title('Puntaje Promedio de Matemáticas por Nivel Socioeconómico del Establecimiento', fontsize=14, fontweight='bold')

# Ajustamos la rotación de las etiquetas del eje x

plt.xticks(rotation=0)

# Ajustar márgenes y espaciado

plt.tight_layout()
plt.show()

# Calculamos el puntaje promedio de matemáticas por jornada académica
puntajes_promedio = saber11.groupby('COLE_JORNADA')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

# Creamos el gráfico de barras

ax = puntajes_promedio.plot(kind='bar', figsize=(8, 6), color='skyblue', edgecolor='black', linewidth=1.5)

# Configuramos etiquetas y título

ax.set_xlabel('Jornada Académica', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Puntaje Promedio de Matemáticas', fontsize=12)
ax.set_title('Puntaje Promedio de Matemáticas por Jornada Académica', fontsize=14, fontweight='bold')

# Ajustamos la rotación de las etiquetas del eje x

plt.xticks(rotation=0)

# Ajustamos márgenes y espaciado

plt.tight_layout()
plt.show()

# Calculamos el puntaje promedio de matemáticas por nivel educativo del padre
puntajes_promedio_padre = saber11.groupby('FAMI_EDUCACIONPADRE')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

# Calculamos el puntaje promedio de matemáticas por nivel educativo de la madre

puntajes_promedio_madre = saber11.groupby('FAMI_EDUCACIONMADRE')['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

# Creamos el gráfico de barras para el nivel educativo del padre

ax1 = puntajes_promedio_padre.plot(kind='bar', figsize=(10, 6), color='skyblue', edgecolor='black', linewidth=1.5, position=1, width=0.4)

# Creamos el gráfico de barras para el nivel educativo de la madre

ax2 = puntajes_promedio_madre.plot(kind='bar', figsize=(10, 6), color='lightgreen', edgecolor='black', linewidth=1.5, position=0, width=0.4)

# Configuramos etiquetas y título

ax1.set_xlabel('Nivel Educativo de los Padres', fontsize=12)
ax1.set_ylabel('Puntaje Promedio de Matemáticas', fontsize=12)
ax1.set_title('Puntaje Promedio de Matemáticas de los estudiantes por Nivel Educativo de los Padres', fontsize=14, fontweight='bold')

# Crear la leyenda

ax1.legend(['Padre', 'Madre'], loc='upper right')

# Ajustar la rotación de las etiquetas del eje x

plt.xticks(rotation=45, ha='right')

# Ajustar márgenes y espaciado

plt.tight_layout()
plt.show()

# Crear el gráfico de dispersión
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(saber11['ESTU_INSE_INDIVIDUAL'], saber11['PUNT_MATEMATICAS'], alpha=0.5)

# Configurar etiquetas y título

plt.xlabel('Índice Socioeconómico Individual (INSE)', fontsize=12)
plt.ylabel('Puntaje de Matemáticas', fontsize=12)
plt.title('Relación entre INSE y Puntaje de Matemáticas', fontsize=14, fontweight='bold')

# Ajustar márgenes y espaciado

plt.tight_layout()
plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MaxAbsScaler

# Seleccionar las variables de interés
variables = [
  "PERIODO",
  "PUNT_MATEMATICAS",
  "ESTU_GENERO",
  "FAMI_TIENECOMPUTADOR",
  "FAMI_TIENEINTERNET",
  "FAMI_ESTRATOVIVIENDA",
  "COLE_COD_DANE_SEDE",
  "COLE_COD_MCPIO_UBICACION",
  "COLE_NATURALEZA",
  'FAMI_EDUCACIONPADRE',
  'FAMI_EDUCACIONMADRE',
  'COLE_JORNADA',
  'COLE_BILINGUE',
  'COLE_CARACTER',
  'FAMI_PERSONASHOGAR',
  'FAMI_CUARTOSHOGAR',
  'ESTU_DEDICACIONLECTURADIARIA',
  'ESTU_DEDICACIONINTERNET',
  'FAMI_TRABAJOLABORPADRE',
  'FAMI_TRABAJOLABORMADRE',
  'FAMI_TIENELAVADORA',
  'FAMI_TIENEHORNOMICROOGAS',
  'FAMI_TIENEAUTOMOVIL',
  'FAMI_TIENEMOTOCICLETA',
  'FAMI_TIENECONSOLAVIDEOJUEGOS',
  'FAMI_COMELECHEDERIVADOS',
  'FAMI_COMECARNEPESCADOHUEVO',
  'FAMI_COMECEREALFRUTOSLEGUMBRE',
  'ESTU_HORASSEMANATRABAJA',
  "COLE_JORNADA"
]

# Normalizamos y usamos solo las variables objetivos que tenemos como interes.
saber11_n = saber11[variables]
saber11_n

saber11_n['PERIODO'].unique()

array([20181, 20182, 20191, 20194, 20201, 20204, 20211, 20214, 20221,
           20231, 20234])

# Filtrar los datos por colegios públicos de Bogotá
saber11_n = saber11_n[(saber11_n['COLE_COD_MCPIO_UBICACION'] == 11001)]

saber11_n['PERIODO'].unique()

array([20181, 20182, 20191, 20194, 20201, 20204, 20211, 20214, 20221,
           20231, 20234])

# Convertir variables categóricas a variables dummy
saber11_n = pd.get_dummies(
  data=saber11_n,
  prefix="OHE",
  prefix_sep="_",
  columns=[
      "ESTU_GENERO",
      "FAMI_ESTRATOVIVIENDA",
      "COLE_NATURALEZA",
      'FAMI_EDUCACIONPADRE',
      'FAMI_EDUCACIONMADRE',
      'COLE_JORNADA',
      'COLE_BILINGUE',
      'COLE_CARACTER',
      'FAMI_PERSONASHOGAR',
      'FAMI_CUARTOSHOGAR',
      'ESTU_DEDICACIONLECTURADIARIA',
      'ESTU_DEDICACIONINTERNET',
      'FAMI_TRABAJOLABORPADRE',
      'FAMI_TRABAJOLABORMADRE',
      'FAMI_TIENELAVADORA',
      'FAMI_TIENEHORNOMICROOGAS',
      'FAMI_TIENEAUTOMOVIL',
      'FAMI_TIENEMOTOCICLETA',
      'FAMI_TIENECONSOLAVIDEOJUEGOS',
      'FAMI_COMELECHEDERIVADOS',
      'FAMI_COMECARNEPESCADOHUEVO',
      'FAMI_COMECEREALFRUTOSLEGUMBRE',
      'ESTU_HORASSEMANATRABAJA',
  ],
  drop_first=True,
  dtype="int8",
)

saber11*n = pd.get_dummies(
data=saber11_n,
prefix=["FAMI_TIENECOMPUTADOR", "FAMI_TIENEINTERNET"], # Especificar prefijos diferentes para cada variable
prefix_sep="*",
columns=["FAMI_TIENECOMPUTADOR", "FAMI_TIENEINTERNET"], # Especificar las columnas a codificar
drop_first=True,
dtype="int8",
)

saber11_n

saber11_n.columns

Index(['PERIODO', 'PUNT_MATEMATICAS', 'COLE_COD_DANE_SEDE',
       'COLE_COD_MCPIO_UBICACION', 'OHE_M', 'OHE_Estrato 2', 'OHE_Estrato 3',
       'OHE_Estrato 4', 'OHE_Estrato 5', 'OHE_Estrato 6',
       ...
       'OHE_Todos o casi todos los días', 'OHE_3 a 5 veces por semana',
       'OHE_Nunca o rara vez comemos eso', 'OHE_Todos o casi todos los días',
       'OHE_Entre 11 y 20 horas', 'OHE_Entre 21 y 30 horas',
       'OHE_Menos de 10 horas', 'OHE_Más de 30 horas',
       'FAMI_TIENECOMPUTADOR_Si', 'FAMI_TIENEINTERNET_Si'],
      dtype='object', length=109)

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X = saber11_n.drop('PUNT_MATEMATICAS', axis=1)
y = saber11_n['PUNT_MATEMATICAS']

# Escalamos la variable charges para hacerla más estandar
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()

#Los algoritmos de preprocessing de sklearn están preparados para convertir matrices por lo que tenemos que hacer una transformación de nuestra variable y

# ya que es una variable de tipo Series

# para ello hacemos un .to_numpy() que nos convierte la serie en un array y luego hacemos reshape (-1,1) que transforma un array de 1xn en una matriz de nx1

y = scaler.fit_transform(y.to_numpy().reshape(-1,1))

# Volvemos a transformar nuestra variable en un array de 1xn

y=y.reshape(1,-1)[0]

# Escalar los datos utilizando MaxAbsScaler
scaler = MaxAbsScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# preparamos train data y test data

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=43)

# Reemplazar NaN con ceros

X_train = X_train.fillna(0)
X_test = X_test.fillna(0)

# Crear y entrenar el modelo de regresión lineal múltiple
regresion_lineal=LinearRegression()
regresion_lineal.fit(X_train, y_train)

# FASE VALIDACION

# predecimos los valores y para los datos usados en el entrenamiento

prediccion_entrenamiento = regresion_lineal.predict(X_train)

# calculamos el Error Cuadrático Medio (MSE = Mean Squared Error)

mse_hipot5_train = mean_squared_error(y_true = y_train, y_pred = prediccion_entrenamiento)

print('Error Cuadrático Medio (MSE) HIPO 1 TRAIN= ' + str(mse_hipot5_train))

# predecimos los valores y para los datos usados en el entrenamiento

prediccion_entrenamiento = regresion_lineal.predict(X_test)

# calculamos el Error Cuadrático Medio (MSE = Mean Squared Error)

mse_hipot5_test = mean_squared_error(y_true = y_test, y_pred = prediccion_entrenamiento)

print('Error Cuadrático Medio (MSE) HIPO 1 TEST= ' + str(mse_hipot5_test))

Error Cuadrático Medio (MSE) HIPO 1 TRAIN= 0.9305982848337508
Error Cuadrático Medio (MSE) HIPO 1 TEST= 0.9253285091410614

# Gráfico de residuos
residuos = y_test - prediccion_entrenamiento
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(prediccion_entrenamiento, residuos, color='blue', alpha=0.5)
plt.xlabel('Valores Predichos')
plt.ylabel('Residuos')
plt.title('Gráfico de Residuos')
plt.hlines(y=0, xmin=prediccion_entrenamiento.min(), xmax=prediccion_entrenamiento.max(), color='red', linestyle='--', lw=2)
plt.show()

# Importancia de las variables
importancia_variables = pd.DataFrame({'Variable': X.columns, 'Importancia': regresion_lineal.coef_})
importancia_variables = importancia_variables.sort_values(by='Importancia', ascending=False)

plt.figure(figsize=(40, 38))
sns.barplot(x='Importancia', y='Variable', data=importancia_variables)
plt.title('Importancia de las Variables')
plt.xlabel('Importancia')
plt.ylabel('Variable')
plt.show()

saber11_n['PERIODO'].unique()

array([20181, 20182, 20191, 20194, 20201, 20204, 20211, 20214, 20221,
       20231, 20234])

# Analizar el impacto del cierre de escuelas por COVID-19
periodos_antes_covid = [20181, 20182,20191, 20194]
periodos_durante_covid = [20201, 20204, 20211, 20214]
periodos_despues_covid = [20221, 20231, 20234, 20234]
datos_antes_covid = saber11_n[saber11_n['PERIODO'].isin(periodos_antes_covid)]
datos_durante_covid = saber11_n[saber11_n['PERIODO'].isin(periodos_durante_covid)]
datos_despues_covid = saber11_n[saber11_n['PERIODO'].isin(periodos_despues_covid)]

puntaje_promedio_antes_covid = datos_antes_covid['PUNT_MATEMATICAS'].mean()
puntaje_promedio_durante_covid = datos_durante_covid['PUNT_MATEMATICAS'].mean()
puntaje_promedio_despues_covid = datos_despues_covid['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

print("Puntaje promedio antes del COVID-19:", puntaje_promedio_antes_covid)
print("Puntaje promedio durante el COVID-19:", puntaje_promedio_durante_covid)
print("Puntaje promedio después del COVID-19:", puntaje_promedio_despues_covid)

Puntaje promedio antes del COVID-19: 54.76147510590245
Puntaje promedio durante el COVID-19: 54.68657360062099
Puntaje promedio después del COVID-19: 55.43896821185664

saber11_n['COLE_COD_DANE_SEDE']

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# localidades de Bogotá D.C
localidades_shp = gpd.read_file("/content/drive/MyDrive/icfes/bogota/localidades.shp")
localidades_shp

import pickle
import requests
from requests.exceptions import ConnectTimeout
from requests.adapters import HTTPAdapter

session = requests.Session()
connect_timeout = 0.1
read_timeout = 10

datos_colegios = {}
localidades_fallidas = []

proxies = {
'http': 'http://188.114.96.20:80',
}

def obtener_datos_localidad(localidad, datos_colegios):
  datos_localidad = saber11_n[saber11_n['COLE_COD_DANE_SEDE'] == localidad]
  puntaje_promedio_localidad = datos_localidad['PUNT_MATEMATICAS'].mean()

  url = f"https://geoportal.dane.gov.co/laboratorio/serviciosjson/visor_sise/buscadorv2.php?palabra={localidad}"

  try:
      response = session.get(url, proxies=proxies)
      if response.status_code == 200:
          data = response.json()
          if data["estado"] and len(data["resultado"]) > 0:
              resultado = data["resultado"][0]
              latitud = resultado["LATITUD"]
              longitud = resultado["LONGITUD"]
              datos_colegios[localidad] = {
                  "puntaje_promedio": puntaje_promedio_localidad,
                  "latitud": latitud,
                  "longitud": longitud
              }
      else:
          print(f"Error en la solicitud a la API del DANE para el código {localidad}")

  except ConnectTimeout:
      print(f"Error de ConnectTimeout para la localidad {localidad} e intentos {i}")
      localidades_fallidas.append(localidad)

localidades = saber11_n['COLE_COD_DANE_SEDE'].unique()
#for localidad in localidades:
#  obtener_datos_localidad(localidad, datos_colegios)

# Reintentar obtener datos para las localidades fallidas
# for localidad in localidades_fallidas:
#    obtener_datos_localidad(localidad, datos_colegios)

# Usarse si quiere volver a usar el for
# Guardar los datos en un archivo utilizando pickle
# with open('datos_colegios.pkl', 'wb') as archivo:
#    pickle.dump(datos_colegios, archivo)

# Cargar los datos desde el archivo utilizando pickle
with open('/content/drive/MyDrive/icfes/datos_colegios.pkl', 'rb') as archivo:
  datos_colegios = pickle.load(archivo)

len(datos_colegios)

1252

datolocalidades_shp["area"] = localidades_shp.area
localidades_shp["area"]

localidades_shp["perimetro"] = localidades_shp.boundary

localidades_shp["NOMBRE"] = localidades_shp.NOMBRE

localidades_shp["centroide"] = localidades_shp.centroid

punto_inicial = localidades_shp["centroide"].iloc[0]

localidades_shp["distancia"] = localidades_shp["centroide"].distance(punto_inicial)
localidades_shp["distancia"]

def asignar_categoria(puntaje):
  if puntaje <= 49:
      return 'Bajo'
  elif puntaje >= 50 and puntaje < 60:
      return 'Medio'
  elif puntaje >= 60 and puntaje <= 70:
      return 'Alto'
  else:
      return 'Muy Alto'

colegios_data = pd.DataFrame(datos_colegios).T.reset_index()
colegios_data.columns = ['COLE_COD_DANE_SEDE', 'puntaje_promedio', 'latitud', 'longitud']

colegios_data['latitud'] = pd.to_numeric(colegios_data['latitud'])
colegios_data['longitud'] = pd.to_numeric(colegios_data['longitud'])

colegios_data['geometry'] = colegios_data.apply(lambda row: Point(row['longitud'], row['latitud']), axis=1)