data_clean/02_국회의원_제19대_20120411.R

In ai-carpentry/krvote: Korean Election Datasets

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##             엑셀파일 유권자 투개표 : 국회의원               ##
##                    개발자: 이광춘                           ##
##                최종수정일: 2022-03-13                       ##
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# 제20대 국회의원 -------------
library(tidyverse)
library(readxl)
library(testthat)
library(here)
library(httr)


##---------------------------------------------------------------- --
##                    제19대 국회의원 (2012)                       --
##---------------------------------------------------------------- --
# 자료출처: https://www.nec.go.kr/site/nec/ex/bbs/View.do?cbIdx=1129&bcIdx=14314
# 1. 함수 (2020에서 가져옮) --------------------------------------
## 변수명 추출함수 (2020/2016년과 변수명에서 차이가 남)
extract_colnames_from_excel_2012 <- function(excel_file="../../docs/krvotes/data-raw/제21대 국회의원선거 투표구별 개표결과/지역구/9경기/개표상황(투표구별)_성남시분당구을.xlsx") {

  one_dat <- read_excel(excel_file, skip=4)

  candidate_name <- one_dat %>%
    select(grep("[ㄱ-힗]", names(one_dat), value = TRUE)) %>%
    names %>% setdiff(., "계") %>%
    str_replace_all(., "\r", " ")

  column_names <- c("읍면동명","투표구명","선거인수","투표수", candidate_name,
                    paste0("party_", seq(1:(10-length(candidate_name)))), "계", "무표투표수", "기권수")

  column_names
}

extract_colnames_from_excel_2016(general_2012_dat$input_file_name[[1]])

## 엑셀 --> 데이터프레임 변환
make_dataframe_from_excel_2012 <- function(excel_file="../../docs/krvotes/data-raw/제21대 국회의원선거 투표구별 개표결과/지역구/9경기/개표상황(투표구별)_성남시분당구을.xlsx") {

  excel_colnames <- extract_colnames_from_excel_2012(excel_file)

  one_dat <- read_excel(excel_file, skip=4)

  one_df <- one_dat %>%
    set_names(excel_colnames) %>%
    select(-contains("party")) %>%
    filter(row_number() != 1) %>%
    mutate(읍면동명 = zoo::na.locf(읍면동명)) %>% # 동별 NA 값 채워넣기
    filter(읍면동명 !="합계") %>%
    mutate(`투표구명` = ifelse(is.na(`투표구명`), `읍면동명`, `투표구명`)) %>%
    filter(`투표구명` !="소계")

  one_df
}

make_dataframe_from_excel_2012(general_2012_dat$input_file_name[[1]])

# 2. 지역구: 전국 -----
# 2.1. 디렉토리 파일명 생성 ------------------
general_2012_dir_file_names <- list()

general_2012_dir_names <- list.dirs("../../docs/krvotes/data-raw/제19대 국회의원선거 투표구별 개별결과/지역구 국회의원")

general_2012_dir_names <- general_2012_dir_names[-1] # 자기자신 디렉토리 제거

for(i in 1:length(general_2012_dir_names)) {
  cat(i, ":", general_2012_dir_names[i], "\n")
  congress_file_names <- list.files(general_2012_dir_names[[i]]) %>%
    str_extract(., "^(?!\\~).*")  # 임시 엑셀파일 제거
  congress_file_names <- congress_file_names[!is.na(congress_file_names)]

  general_2012_dir_file_names[[i]] <- enc2native(paste0(general_2012_dir_names[[i]],"/", congress_file_names))
  cat(i, ":", general_2012_dir_file_names[[i]], "\n")
}

## 2.2. 전국 선거구 ---------------
general_2012_dat <- tibble(
  input_file_name = general_2012_dir_file_names %>% unlist) %>%
  mutate(input_file_name_tmp = str_remove(input_file_name, "../../docs/krvotes/data-raw/제19대 국회의원선거 투표구별 개별결과/지역구 국회의원/") ) %>%
  separate(input_file_name_tmp, into = c("시도명", "선거구"), sep = "/") %>%
  mutate(임시선거구 = str_extract(선거구, '.+?(?=_)')) %>%
  mutate(선거구= str_remove(선거구, glue::glue("{임시선거구}_")) %>% str_remove("\\.xls")) %>%
  separate(선거구, into = c("시도", "선거구"), sep = '_', extra = "merge") %>%
  select(시도, 선거구, input_file_name)


### 전국 선거구별 개표결과 데이터 생성

general_2012_raw <- general_2012_dat %>%
  mutate(data = map(input_file_name, make_dataframe_from_excel_2012))


general_2012 <- general_2012_raw %>%
  select(-input_file_name) %>%
  mutate(data = map(data, make_dataframe_clean)) #krvote::make_dataframe_clean


## 2.3 데이터 정합성 확인 ------------------
test_that("국회선거 2012 성남시분당구을 후보득표검증", {

  one_df_check <- general_2012 %>%
    filter(시도 == "경기" & 선거구 == "성남시분당구을") %>%
    pull(data) %>% .[[1]] %>%
    group_by(구분) %>%
    summarise(득표수 = sum(사람수)) %>%
    pivot_wider(names_from = 구분, values_from = 득표수)

  expect_that( one_df_check$`민주통합당 김병욱`, equals(42938))
  expect_that( one_df_check$`새누리당 전하진`,     equals(52362))
  expect_that( one_df_check$`미래연합 김종우`,     equals(782))
  expect_that( one_df_check$`무소속 한창구`,       equals(3480))
})

## 2.4. 내보내기 ---------------------

general_2012 <- krvote::clean_varnames(general_2012)

general_2012 <- general_2012 %>%
  mutate(data = map(data, krvote::clean_varnames))

usethis::use_data(general_2012, overwrite = TRUE)