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Hackeando o R: acessando dados eleitorais

By | Hackeando o R

No Hackeando o R de hoje, iremos dar uma olhada em um pacote que facilita a obtenção de dados das eleições brasileiras, importando dados direto do TSE com variáveis interessantes para a análise de dados. O pacote {electionsBR} oferece diversas funções que facilitam a obtenção desses dados. No post de hoje, iremos investigar as funções do pacote.

O pacote oferece uma sintaxe simples para o uso de suas funções. Como argumento, necessitam somente do ano de interessante, e se houver, a sigla do estado de interesse.


# install.packages("electionsBR)
library(electionsBR)
library(tidyverse)

Para saber como as funções utilizam as siglas das unidades federativas, pode utilizar a seguinte função.

# Retorna um vetor de siglas dos estados
uf_br()

As funções party_mun_zone_fed e party_mun_zone_local, coleta os dados eleitorais por partidos, desagregados por eleitores. A primeira função coleta dados das eleições federais, enquanto a segunda, importa dados das eleições locais.

# coleta os dados das eleições federais

election_fed <- party_mun_zone_fed(2018)

election_fed %>%
select(DESCRICAO_ELEICAO, DESCRICAO_CARGO, NOME_PARTIDO, QTDE_VOTOS_NOMINAIS) %>%
filter(DESCRICAO_CARGO == "Senador") %>%
group_by(NOME_PARTIDO) %>%
summarise(soma_votos = sum(QTDE_VOTOS_NOMINAIS)) %>%
arrange(desc(soma_votos)) %>%
slice(1:10) %>%
ggplot(aes(x = NOME_PARTIDO, y = soma_votos,
fill = NOME_PARTIDO,
label = soma_votos))+
geom_bar(stat = "identity")+
geom_label(color = "black")+
labs(title = "Quantidade de votos nominais em Senadores por partidos",
subtitle = "10 maiores somas de votos em 2018",
x = "",
y = "",
caption = "Elaborado por analisemacro.com.br com dados do TSE")+
theme_minimal()+
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))


# Coleta os dados das eleições municipais

election_mun <- party_mun_zone_local(2020)

election_mun %>%
select(DESCRICAO_CARGO, NOME_PARTIDO, QTDE_VOTOS_NOMINAIS) %>%
filter(DESCRICAO_CARGO == "Prefeito") %>%
group_by(NOME_PARTIDO) %>%
summarise(soma_votos = sum(QTDE_VOTOS_NOMINAIS)) %>%
arrange(desc(soma_votos)) %>%
slice(1:10) %>%
ggplot(aes(x = NOME_PARTIDO, y = soma_votos,
fill = NOME_PARTIDO,
label = soma_votos))+
geom_bar(stat = "identity")+
geom_label(color = "black")+
labs(title = "Quantidade de votos nominais em Prefeitos por partidos",
subtitle = "10 maiores somas de votos em 2020",
x = "",
y = "",
caption = "Elaborado por analisemacro.com.br com dados do TSE")+
theme_minimal()+
theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))


A função voter_profile, importa um data frame do dados do perfil dos eleitores agregados por estado, cidade e zona eleitoral

Outra função como vote_mun_zone_fed, oferece dados das eleições federais desagregadas por cidades e zonas eleitorais

Para detalhes sobre os votos, utiliza-se a função details_mun_zone_local.


# Coleta os dados do perfil dos eleitores

voters <- voter_profile(2018)

# Coleta os dados das eleições locais por partidos

vote_zone <- vote_mun_zone_fed(2018, uf = "MG")

# Coleta os detalhes dos votos das eleiçoes locais

details <- details_mun_zone_local(2020, uf = "MG")

* Ao utilizar o pacote, se certifique da configuração de sua máquina, algumas funções do pacote podem importar grande quantidade de dados.

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(*) Quer aprender mais sobre a linguagem R e como construir gráficos? confira nosso Curso de Introdução ao R para análise de dados.

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