README.md
In pmoracho/elecciones.ar.2019: Elecciones nacionales de Argentina 2019

elecciones.ar.2019

Paquete de datos con los resultados del escrutinio de las "Elecciones Nacionales 2019" de Argentina, tal cual como los publica la Dirección Nacional Electoral (DINE). Este paquete se puede complementar con el de las paso2019.

Los datos están actualizados al 28/10/2019 02:46 AM (-03:00 UTC) según informa la DINE.

Modelo original

El modelo original representa las tablas originales distribuidas por la justicia electoral, tal cual se pueden acceder desde: https://resultados2019.gob.ar/resultados_detalle.zip. Los archivos (de tipo DSV), fueron importados sin ninguna transformación importante, son data.frames básicos, la mayoría de las columnas son character, salvo las que representan cantidades de votos que son numéricas.

descripcion_postulaciones (210.1 Kb)
descripcion_regiones (836 kb)
mesas_totales (141.7 mb)
mesas_totales_agrp_politicas (114.7 mb)
medios_sim_leg_nac (10.6 Kb)

Requerimiento de memoria total: 257.4 Mb

Modelo nuevo

Son tablas derivadas de las anteriores. La idea es transformar los datos en tablas que respeten mejor un modelo relacional. Estas tablas están en pleno procesos de creación y modificación, eventualmente podrá cambiar algo.

agrupaciones (14 kb)
categorias (52.1 kb)
circuitos (785.9 Kb)
distritos (4.3 kb)
listas (319.9 kb)
mesas (9.3 mb)
meta_agrupaciones (10.8 kb)
secciones (67.9 kb)
votos (131.7 MB)
establecimientos (2.3 Mb)

Requerimiento de memoria total: 114.5 Mb

Este modelo elimina mucha de la redundancia de datos de los archivos originales, se generaron también id's numéricos para cada tabla, y así reducir los requerimientos de memoria. Claro, que las consultas requieren ir agregando varias relaciones. Asimismo, en este paquete integramos los resultados de las paso 2019, la misma información que podemos encotrar en el paquete pmoracho/paso2019.

Por ejemplo, para consultar el total de votos de cada agrupación en la elección de presidente, habría que hacer algo así:

library("tidyverse")
library("elecciones.ar.2019")

############################################################################
# Resultados de la Eleccion     
############################################################################
votos %>% 
    left_join(listas, by = "id_lista") %>% 
    left_join(agrupaciones, by = "id_agrupacion") %>% 
    left_join(categorias, by = "id_categoria") %>% 
    left_join(meta_agrupaciones, by = "id_meta_agrupacion") %>% 
    filter(nombre_categoria == "Presidente y Vicepresidente de la República") %>% 
    group_by(nombre_meta_agrupacion, votos_totales) %>% 
    summarise(votos = sum(votos)) %>% 
    mutate(porcentaje = votos / votos_totales) %>% 
    select(nombre_meta_agrupacion, votos, porcentaje ) %>% 
    arrange(-votos) -> elecciones

############################################################################
# Resultados de las Paso
############################################################################
votos %>% 
    left_join(listas, by = "id_lista") %>% 
    left_join(agrupaciones, by = "id_agrupacion") %>% 
    left_join(categorias, by = "id_categoria") %>% 
    left_join(meta_agrupaciones, by = "id_meta_agrupacion") %>% 
    filter(nombre_categoria == "Presidente y Vicepresidente de la República") %>% 
    group_by(nombre_meta_agrupacion, votos_totales_paso) %>% 
    summarise(votos = sum(votos_paso)) %>% 
    mutate(porcentaje = votos / votos_totales_paso) %>% 
    select(nombre_meta_agrupacion, votos, porcentaje ) %>% 
    arrange(-votos) -> paso


elecciones %>% 
    full_join(paso, by = c("nombre_meta_agrupacion")) %>% 
    mutate(votos_eleccion=votos.x,
           porcentaje_eleccion = porcentaje.x,  
           votos_paso = votos.y,
           porcentaje_paso = porcentaje.y,
           dif_votos = votos_eleccion - votos_paso,
           dif_porcentaje = porcentaje_eleccion - porcentaje_paso,
           variacion_votos = (votos_eleccion - votos_paso)/votos_paso) %>% 
    select(agrupacion = nombre_meta_agrupacion,
           votos_eleccion, 
           porcentaje_eleccion,
           votos_paso,
           porcentaje_paso,
           dif_votos,
           dif_porcentaje,
           variacion_votos
           )

# A tibble: 11 x 8
# Groups:   agrupacion [11]
   agrupacion         votos_eleccion porcentaje_elec~ votos_paso porcentaje_paso dif_votos dif_porcentaje variacion_votos
   <chr>                       <dbl>            <dbl>      <dbl>           <dbl>     <dbl>          <dbl>           <dbl>
 1 FRENTE DE TODOS          12473709           0.481    11622428         0.477      851281        0.00447          0.0732
 2 JUNTOS POR EL CAM~       10470607           0.404     7825208         0.321     2645399        0.0829           0.338 
 3 CONSENSO FEDERAL          1599707           0.0617    2007035         0.0823    -407328       -0.0206          -0.203 
 4 FRENTE DE IZQUIER~         561214           0.0216     697776         0.0286    -136562       -0.00697         -0.196 
 5 FRENTE NOS                 443507           0.0171     642662         0.0264    -199155       -0.00925         -0.310 
 6 VOTOS en BLANCO            399751           0.0154     758988         0.0311    -359237       -0.0157          -0.473 
 7 UNITE POR LA LIBE~         382820           0.0148     533100         0.0219    -150280       -0.00710         -0.282 
 8 FRENTE PATRIOTA                 0           0           58575         0.00240    -58575       -0.00240         -1     
 9 MOVIMIENTO AL SOC~              0           0          173585         0.00712   -173585       -0.00712         -1     
10 MOVIMIENTO DE ACC~              0           0           36324         0.00149    -36324       -0.00149         -1     
11 PARTIDO AUTONOMIS~              0           0           32562         0.00134    -32562       -0.00134         -1

Los procesos de importación, tanto de los archivos, como los de la "captura" de los datos de la web, como así también la creación del nuevo modelo, puede consultarse y verificarse mirando los scripts (en el orden de ejecución):

tools/download_and_process_establecimientos.R: descarga y procesa todos los archivos json para generar la tabla de scrap_establecimientos_mesas, dónde tenemos código de mesa y nombre del establecimiento
tools/process_dsv_and_create_model.R: Procesamos los DSV originales, para crear las tablas originales y el nuevo modelo

get_telegrama_url(): Para generar la url de la imagen digitalizada del telegrama
view_telegrama(): Para ver la imagen del telegrama

Como cualquier otro paquete mantenido en github.com, el proceso es relativamente sencillo. En primer lugar necesitaremos devtools:

install.packages("devtools")

una vez instalada este paquete, simplemente podremos instalar elecciones.ar.2019 directamente desde el código fuente del repositorio:

devtools::install_github("pmoracho/elecciones.ar.2019")

Ninguno en particular, salvo devtools para poder instalar este paquete, son datos, y eventualmente alguna que otra función que en principio intentaré que no requiera ningún paquete extra.