Nothing
#' @title Download data at the polling station level
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#' @description `mesas()` downloads, formats and imports to the environment the electoral results data of the selected election at the polling station level.
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#' @param tipo_eleccion The type of choice you want to download. The accepted values are "congreso", "senado", "europeas" o "municipales".
#' @param anno The year of the election in YYYY format.
#' @param mes The month of the election in MM format.
#'
#' @example R/examples/mesas.R
#'
#' @return data.frame with the electoral results data at the polling station level.
#'
#' @importFrom stringr str_trim
#' @importFrom stringr str_remove_all
#' @importFrom dplyr relocate
#' @importFrom dplyr desc
#' @importFrom dplyr full_join
#' @importFrom dplyr left_join
#' @importFrom dplyr %>%
#'
#' @export
mesas <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
### Construyo la url al zip de la elecciones
tipo <- election_type_code(tipo_eleccion)
url <- generate_url(tipo, anno, mes, "MESA")
### Descargo el fichero zip en un directorio temporal y lo descomprimo
tempd <- tempdir(check = TRUE)
filename <- gsub(".+/", "", url)
temp <- file.path(tempd, filename)
tempd <- file.path(tempd, gsub(".zip", "", filename))
download_bin(url, temp)
unzip(temp, overwrite = TRUE, exdir = tempd)
### Construyo las rutas a los ficheros DAT necesarios
codigo_eleccion <- paste0(substr(anno, nchar(anno) - 1, nchar(anno)), mes)
todos <- list.files(tempd, recursive = TRUE)
x <- todos[grepl(paste0("10", tipo, codigo_eleccion, ".DAT"), todos)]
xbasicos <- todos[grepl(paste0("09", tipo, codigo_eleccion, ".DAT"), todos)]
xcandidaturas <- todos[grepl(paste0("03", tipo, codigo_eleccion, ".DAT"), todos)]
### Leo los ficheros .DAT
dfbasicos <- read09(xbasicos, tempd)
dfcandidaturas <- read03(xcandidaturas, tempd)
dfmesas <- read10(x, tempd)
### Junto los datos de los tres ficheros
df <- full_join(dfbasicos, dfmesas,
by = c(
"tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta",
"codigo_ccaa", "codigo_provincia", "codigo_municipio", "codigo_distrito",
"codigo_seccion", "codigo_mesa"
)
)
df <- left_join(df, dfcandidaturas,
by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido")
)
### Limpieza: Quito los espacios en blanco a los lados de estas variables
df$codigo_seccion <- str_trim(df$codigo_seccion)
df$siglas <- str_trim(df$siglas)
df$denominacion <- str_trim(df$denominacion)
df$denominacion <- str_remove_all(df$denominacion, '"')
# Inserto el nombre del municipio más reciente y reordeno algunas variables
codigos_municipios <- infoelectoral::codigos_municipios
df <- left_join(df, codigos_municipios,
by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio")
) %>%
relocate(
"codigo_ccaa",
"codigo_provincia",
"codigo_municipio",
"municipio",
"codigo_distrito",
"codigo_seccion",
"codigo_mesa",
.after = "vuelta"
) %>%
relocate(
"codigo_partido_autonomia",
"codigo_partido_provincia",
"codigo_partido",
"denominacion",
"siglas",
"votos",
"datos_oficiales",
.after = "codigo_partido_nacional"
) %>%
arrange(
"codigo_ccaa",
"codigo_provincia",
"codigo_municipio",
"codigo_distrito",
"codigo_seccion",
"codigo_mesa",
desc("votos")
)
df$municipio[df$codigo_municipio == "999"] <- "CERA"
cleanup(tempd)
return(df)
}
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