【819】emerging hotspot analysis数据集

参考：Emerging Hot Spot Analysis（前半部分是static hotspot analysis）

参考：dplyr 说明文档

运行例子里面的数据集可以，但是自己的数据集死活不行，开始以为是数据的问题，也就是计算中出错，各种修改数据都是无法运行，后面我就想，我制作一个跟例子数据集一模一样的数据集，只有polygons是不同的，但是还是不行，我考虑了投影关系，切换投影还是不行，我考虑polygon大小的问题，把大小调整到例子的大小，还是不行，然后我考虑替换某几个例子的polygon和我的数据集，奇怪的事情发生了，替换少的时候可以运行程序成功，但是替换多的话就不行了，于是我考虑问题可能是我的数据的polygon过于复杂，于是我用simplify的方法把polygon简化，结果的确出现了可以正常运行的数据集，最终问题解决，就是过于复杂的边界导致计算内容过于复杂而无法运行这个方法，所以解决方案就是将图形简化。

df_eu_sim.csv, geo_eu_sim.gpkg: df_geo_eu_sim.zip

library(tidyverse)
library(sf)
library(openxlsx)
library(ggplot2)
library(tmap)
#tmap_mode("view")
library(sfhotspot)
library(sfdep)
library(dplyr)

# Set default work directory
setwd("/Users/libingnan/Documents/09-Samsung/12-Polygon-based emerging hotspot analysis/01-Country-based-data-monkeypox")

#df <- readr::read_csv("df_official.csv", col_types = "ccidD") 
df <- readr::read_csv("df_eu_sim.csv", col_types = "Ddc") 

df$ecometric <- NULL
df$year <- NULL

#geo_fp <- system.file("extdata", "bos-ecometric.geojson", package = "sfdep")
#geo <- sf::read_sf(geo_fp)
geo <- sf::read_sf("geo_eu_sim.gpkg")



# Create spacetime object called `bos`
bos <- spacetime(df, geo,
                 .loc_col = ".region_id",
                 .time_col = "time_period")


# conduct EHSA
ehsa <- emerging_hotspot_analysis(
  x = bos,
  .var = "value",
  k = 1,
  nsim = 9
)

ehsa