show_available_elections()La función show_available_elections() muestra las elecciones disponibles para descarga. Por defecto el parámetro viewer = FALSE imprime el resultado en consola. Si en cambio escribimos viewer = TRUE los datos se presentan en el Viewer de RStudio y quedan a mano como tabla formateada y con la capacidad de ordenar y filtrar valores.
library(polAr)
show_available_elections()
#> # A tibble: 320 x 5
#> district category round year NOMBRE
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 arg presi gral 2007 ARGENTINA
#> 2 arg presi gral 2011 ARGENTINA
#> 3 arg presi gral 2015 ARGENTINA
#> 4 arg presi paso 2011 ARGENTINA
#> 5 arg presi paso 2015 ARGENTINA
#> 6 caba dip gral 2007 CABA
#> 7 caba dip gral 2009 CABA
#> 8 caba dip gral 2011 CABA
#> 9 caba dip gral 2013 CABA
#> 10 caba dip gral 2015 CABA
#> # ... with 310 more rowsget_election_data()get_election_data() es la función principal para hacernos de los datos disponibles. Los parámetros obligatorios son los que definen el distrito (district), la categoría (category), el turno (round) y el año electoral (year).
Por defecto los datos colapsan a nivel provincial, pero podemos definir otros niveles como departamento o circuito electoral con el parámetro levels.
Abajo el resultado de la consulta solo con los parámetros obligatorios, en el primer caso, y con un nivel de desagregación menor en el segundo:
get_election_data(district = "caba",
category = "dip",
round = "paso",
year = 2011,
long = FALSE)
#> # A tibble: 1 x 20
#> # Groups: codprov [1]
#> category round year codprov name_prov electores blancos nulos `0023`
#> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 dip paso 2011 01 CABA 2491166 35478 27459 186276
#> # ... with 11 more variables: `0036` <dbl>, `0179` <dbl>, `0302` <dbl>,
#> # `0501` <dbl>, `0504` <dbl>, `0508` <dbl>, `0509` <dbl>, `0510` <dbl>,
#> # `0517` <dbl>, `0518` <dbl>, `0536` <dbl>make_long()Por defecto los datos se descargan en formato long. Pero si hubieramos descargado resultados en formato wide como en el ejemplo anterior, existe la posibilidad de transformarlos y cambiar a long usando la función auxiliar make_long().
Este sería el caso haciendo una llamada similar a la del ejemplo anterior pero ahora a nivel departamentoy guardandola en un objeto con nombre data:
data <- get_election_data(district = "caba",
category = "dip",
round = "paso",
year = 2011,
level = "departamento", long = FALSE) %>%
print()
#> # A tibble: 15 x 22
#> # Groups: codprov, depto, coddepto [15]
#> category round year codprov name_prov depto coddepto electores blancos
#> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 2403
#> 2 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 002 149091 1514
#> 3 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 003 167025 2538
#> 4 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 004 175190 2897
#> 5 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 005 152903 1944
#> 6 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 006 153077 1981
#> 7 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 007 169698 2522
#> 8 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 008 133174 2297
#> 9 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 009 144877 2521
#> 10 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 010 145632 2722
#> 11 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 011 166687 2500
#> 12 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 012 172984 2461
#> 13 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 013 208929 2366
#> 14 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 014 204174 2474
#> 15 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 015 161947 2338
#> # ... with 13 more variables: nulos <dbl>, `0023` <dbl>, `0036` <dbl>,
#> # `0179` <dbl>, `0302` <dbl>, `0501` <dbl>, `0504` <dbl>, `0508` <dbl>,
#> # `0509` <dbl>, `0510` <dbl>, `0517` <dbl>, `0518` <dbl>, `0536` <dbl>Usamos la función auxiliar para convertir el formato de data:
data %>%
make_long()
#> # A tibble: 210 x 10
#> # Groups: codprov, depto, coddepto [15]
#> category round year codprov name_prov depto coddepto electores listas
#> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
#> 1 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0023
#> 2 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0036
#> 3 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0179
#> 4 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0302
#> 5 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0501
#> 6 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0504
#> 7 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0508
#> 8 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0509
#> 9 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0510
#> 10 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0517
#> # ... with 200 more rows, and 1 more variable: votos <dbl>get_names()Siguiendo el ejemplo anterior, una vez que data cambió a formato long se puede incorporar facilmente el nombre de los partios correspondientes al id de la columna listas con get_names():
data %>%
make_long %>%
get_names()
#> # A tibble: 210 x 11
#> # Groups: codprov, depto, coddepto [15]
#> category round year codprov name_prov depto coddepto electores listas
#> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
#> 1 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0023
#> 2 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0036
#> 3 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0179
#> 4 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0302
#> 5 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0501
#> 6 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0504
#> 7 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0508
#> 8 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0509
#> 9 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0510
#> 10 dip paso 2011 01 CABA Comu~ 001 185778 0517
#> # ... with 200 more rows, and 2 more variables: votos <dbl>,
#> # nombre_lista <chr>