Librerías a usar :)

• library(tidyverse)
• library(data.table)
• library(bivariateLeaflet)

library(tidyverse)
library(data.table)
library(bivariateLeaflet)

Lectura de la base

Por facilidad y solo como ejemplo para este ejercicio filtramos:

• Incidentes de Atropellado y Motociclista
• Quitamos los que tienen NA en las coordenadas

c5 = data.table::fread(
  "https://archivo.datos.cdmx.gob.mx/C5/incidentes_viales/inViales_2022_2024.csv"
  )[incidente_c4 %in% c("Atropellado", "Motociclista") & !is.na(longitud) & !is.na(latitud)]

Agregamos las variable de H3 con los siguientes pasos:

• sf::st_as_sf(coords=c("longitud","latitud"), crs=4326) convierte los datos a un objeto espacial de tipo sf (Simple Features) indicando que las coordenadas son long y lat con un CRS de 4326:
• con la funcioón de sf crea la geometría llamada geometry que se usa para obtener el id de h3 asignando una resolución de 8, (va de 0 a 15)
• Conteo de h3 por incidente

c5_h3 = c5 %>% 
  sf::st_as_sf(coords=c("longitud","latitud"),crs=4326) %>% 
  mutate(h3=h3jsr::point_to_cell(input=geometry,
                                 res=8)
         ) %>% 
  as_tibble() %>% 
  count(incidente_c4,h3) 

acá hacemos un formato wide para tener dos columnas en función del mismo id de h3 y generamos su geometría

c5_geo = c5_h3 %>% 
  pivot_wider(id_cols = h3,
              names_from = incidente_c4,
              values_from = n) %>% 
  mutate(geom=h3jsr::cell_to_polygon(h3)) %>% 
  sf::st_as_sf()

Mapa bivariado

Hicimos más código para preparar los datos que lo que se requiere para hacer el mapa, pero necesitamos esa estructura (dos columnas y geometría) para poder hacer el mapa, la librería bivariateLeaflet facilitó mucho la creación de estos mapas únicamente se llama a la función create_bivariate_map, con los parámetros de:

• data: la base c5 ya en formato

la variable uno y la variable dos, hay colores por default y el mapá etiquetas se puede modificar.

library(bivariateLeaflet)

mapa = create_bivariate_map(
  data = c5_geo,
  var_1 = "Atropellado",    # Total population
  var_2 = "Motociclista"     # Median household income
)

Mapa

mapa