#' @title senado_mesas
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#' @description `senado_mesas` downloads the Senate candidates data at the polling station level.
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#' @param anno The year of the election in YYYY format.
#' @param mes The month of the election in MM format.
#'
#' @return data.frame with the data for the Senate candidates.
#'
#' @importFrom utils download.file
#' @importFrom utils unzip
#' @importFrom stringr str_trim
#' @importFrom stringr str_remove_all
#' @importFrom dplyr mutate
#' @importFrom dplyr mutate_if
#' @importFrom dplyr select
#' @importFrom dplyr arrange
#' @importFrom dplyr %>%
#'
#' @keywords internal
senado_mesas <- function(anno, mes) {
### Construyo la url al zip de la elecciones
tipo <- "03"
urlbase <- "https://infoelectoral.interior.gob.es/estaticos/docxl/apliextr/"
url <- paste0(urlbase, tipo, anno, mes, "_MESA", ".zip")
### Descargo el fichero zip en un directorio temporal y lo descomprimo
tempd <- tempdir(check = F)
temp <- tempfile(tmpdir = tempd, fileext = ".zip")
download.file(url, temp, mode = "wb")
unzip(temp, overwrite = T, 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 = T)
x <- todos[todos == paste0("04", tipo, codigo_eleccion, ".DAT")]
xmesas <- todos[todos == paste0("10", tipo, codigo_eleccion, ".DAT")]
xbasicos <- todos[todos == paste0("09", tipo, codigo_eleccion, ".DAT")]
xcandidaturas <- todos[todos == paste0("03", tipo, codigo_eleccion, ".DAT")]
### Leo los ficheros DAT necesarios
dfcandidaturas <- read03(xcandidaturas, tempd)
dfcandidatos <- read04(x, tempd)
dfbasicos <- read09(xbasicos, tempd)
dfmesas <- read10(xmesas, tempd)
### Limpio el directorio temporal (IMPORTANTE: Si no lo hace, puede haber problemas al descargar más de una elección)
borrar <- list.files(tempd, full.names = T, recursive = T)
try(file.remove(borrar), silent = T)
### Junto los datos de los tres ficheros
df <- merge(dfbasicos, dfmesas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_ccaa", "codigo_provincia", "codigo_municipio", "codigo_distrito", "codigo_seccion", "codigo_mesa"), all = T)
df <- merge(df, dfcandidatos, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_provincia", "codigo_senador"), all = T)
df <- merge(df, dfcandidaturas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"), all = T)
# Inserto el nombre del municipio más reciente y reordeno algunas variables
codigos_municipios <- infoelectoral::codigos_municipios
df <- merge(df, codigos_municipios, by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio"), all = T)
### Limpieza: Quito los espacios en blanco a los lados de estas variables
df$siglas <- str_trim(df$siglas)
df$denominacion <- str_trim(df$denominacion)
df2 <- df %>%
mutate_if(is.character, str_trim) %>%
mutate(denominacion = str_remove_all("denominacion", '"')) %>%
select(
"tipo_eleccion",
"anno",
"mes",
"vuelta",
"codigo_ccaa",
"codigo_provincia",
"codigo_distrito_electoral",
"codigo_municipio",
"municipio",
"codigo_distrito",
"codigo_seccion",
"codigo_mesa",
"censo_ine",
"censo_cera",
"censo_cere",
"votantes_cere",
"participacion_1",
"participacion_2",
"votos_blancos",
"votos_nulos",
"votos_candidaturas",
"codigo_partido_nacional",
"codigo_partido_autonomia",
"codigo_partido_provincia",
"codigo_partido",
"denominacion",
"siglas",
"codigo_senador",
"orden_candidato",
"tipo_candidato",
"nombre",
"apellido_1",
"apellido_2",
"sexo",
"nacimiento",
"dni" ,
"votos",
"electo",
"datos_oficiales"
)%>%
arrange("codigo_provincia", "codigo_municipio",
"codigo_distrito",
"codigo_seccion",
"codigo_mesa",
"siglas",
"orden_candidato")
df$nacimiento[df$nacimiento_anno == "0000"] <- NA
return(df)
}
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