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Update deputados_federais_ranqueados_1998.R #1

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Update deputados_federais_ranqueados_1998.R #1

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72 changes: 46 additions & 26 deletions 2-Code/deputados_federais_ranqueados_1998.R
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Expand Up @@ -101,9 +101,24 @@ votos_legenda <- deputados_federais_1998 |>
# Soma total de votos preferenciais: coligações e partidos isolados
votos_nominais <- deputados_federais_1998 |>
group_by(SIGLA_UE,
ID_CEPESP) |>
ID_CEPESP,
NOME_CANDIDATO,
NOME_PARTIDO) |>
summarise(TOTAL_VOTOS_NOMINAIS = sum(as.numeric(QTDE_VOTO_NOMINAL), na.rm = TRUE))

# Dropando votos nulos, brancos, anulados e em legenda
votos_nominais <- votos_nominais |>
filter(!NOME_CANDIDATO %in% c("VOTO LEGENDA",
"VOTO NULO",
"VOTO BRANCO",
"VOTO ANULADO E APURADO EM SEPARADO"))

# Dropando variável NOME_CANDIDATO
votos_nominais <- votos_nominais |>
ungroup() |>
select(-NOME_CANDIDATO,
-NOME_PARTIDO)

# Soma total de votos no partido: legenda + preferenciais
votos_partido <- deputados_federais_1998 |>
group_by(NOME_PARTIDO,
Expand Down Expand Up @@ -165,14 +180,13 @@ deputados_federais_1998 <- deputados_federais_1998 |>

# Identifica candidatos individuais
candidatos_individuais <- deputados_federais_1998 |>
filter(DESC_SIT_TOT_TURNO %in% c("SUPLENTE",
"ELEITO",
# Capturamos as sobras com a MÉDIA!
"MÉDIA",
"NÃO ELEITO")) |>
distinct(SIGLA_UE,
NOME_CANDIDATO,
.keep_all = TRUE)
ID_CEPESP,
.keep_all = TRUE) |>
filter(!NOME_CANDIDATO %in% c("VOTO LEGENDA",
"VOTO NULO",
"VOTO BRANCO",
"VOTO ANULADO E APURADO EM SEPARADO"))

# Ranquea candidatos dentro da lista
listas_1998_ranqueadas <- candidatos_individuais |>
Expand All @@ -199,23 +213,22 @@ listas_partidos_1998_ranqueados <- listas_1998_ranqueadas |>
# Estimando distâncias entre candidatos ---------------------------------------

# Função para estimar distância (em votos) para o último eleito em cada lista
DISTANCIA_ULTIMO_ELEITO <- function(df) {
DISTANCIA_ULTIMO_ELEITO_LISTA <- function(df) {
# Identificando o último eleito a partir do rank
ultimo_eleito <- df |>
filter(DESC_SIT_TOT_TURNO == "ELEITO" | DESC_SIT_TOT_TURNO == "MÉDIA") |>
ultimo_eleito_lista <- df |>
arrange(desc(RANK_LISTA)) |>
slice(1)

# Identificando último eleito
if (nrow(ultimo_eleito) == 0) {
if (nrow(ultimo_eleito_lista) == 0) {
df <- df |>
mutate(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS = NA,
mutate(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_NA_LISTA_EM_VOTOS = NA,
ULTIMO_ELEITO = 0)
} else {
# Calculando a distância para o último eleito da lista para cada candidato
df <- df |>
mutate(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS = ultimo_eleito$TOTAL_VOTOS_NOMINAIS - TOTAL_VOTOS_NOMINAIS,
ULTIMO_ELEITO = ifelse(ID_CEPESP == ultimo_eleito$ID_CEPESP, 1, 0))
mutate(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS = ultimo_eleito_lista$TOTAL_VOTOS_NOMINAIS - TOTAL_VOTOS_NOMINAIS,
ULTIMO_ELEITO = ifelse(ID_CEPESP == ultimo_eleito_lista$ID_CEPESP, 1, 0))
}

return(df)
Expand All @@ -225,14 +238,10 @@ DISTANCIA_ULTIMO_ELEITO <- function(df) {
resultados <- listas_partidos_1998_ranqueados |>
group_by(UF,
ID_LEGENDA) |>
do(data.frame(DISTANCIA_ULTIMO_ELEITO(.)))

# Dropando NAs
resultados_filtrados <- resultados |>
filter(!is.na(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS))
group_modify(~ DISTANCIA_ULTIMO_ELEITO_LISTA(.x))

# Adiciona coluna para distâncias em votos em módulo
resultados_filtrados_final <- resultados_filtrados |>
resultados_final <- resultados |>
mutate(DISTANCIA_ABSOLUTA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS = abs(DISTANCIA_PARA_ULTIMO_ELEITO_EM_VOTOS)) |>
select(-COD_SITUACAO_CANDIDATO_TOT,
-DES_SITUACAO_CANDIDATURA,
Expand All @@ -244,19 +253,30 @@ resultados_filtrados_final <- resultados_filtrados |>
-QTDE_VOTO_NOMINAL,
-QTDE_VOTO_LEGENDA)

# Esima as distâncias em votos entre ranques para candidatos de uma mesma lista
final <- resultados_filtrados_final |>
# Estima as distâncias em votos entre ranques para candidatos de uma mesma lista
final <- resultados |>
arrange(SIGLA_UE,
ID_LEGENDA,
RANK_LISTA) |>
group_by(SIGLA_UE,
ID_LEGENDA) |>
mutate(DISTANCIA_EM_VOTOS_PARA_N_MENOS_UM = TOTAL_VOTOS_NOMINAIS - lag(TOTAL_VOTOS_NOMINAIS,
order_by = RANK_LISTA)) |>
mutate(DISTANCIA_EM_VOTOS_PARA_N_MENOS_UM_LISTA = TOTAL_VOTOS_NOMINAIS - lag(TOTAL_VOTOS_NOMINAIS,
order_by = RANK_LISTA)) |>
ungroup()

# Estima as distâncias em votos entre ranques para candidatos de um mesmo partido
final_lista_partidos <- final |>
arrange(SIGLA_UE,
ID_LEGENDA,
RANK_PARTIDO) |>
group_by(SIGLA_UE,
ID_LEGENDA) |>
mutate(DISTANCIA_EM_VOTOS_PARA_N_MENOS_UM_PARTIDO = TOTAL_VOTOS_NOMINAIS - lag(TOTAL_VOTOS_NOMINAIS,
order_by = RANK_PARTIDO)) |>
ungroup()

# Estima o share de votos do candidato dentro da lista
final_final_1998 <- final |>
final_final_1998 <- final_lista_partidos |>
group_by(SIGLA_UE,
NOME_CANDIDATO) |>
mutate(SHARE_CANDIDATO_LISTA = round((TOTAL_VOTOS_NOMINAIS / TOTAL_VOTOS_LISTA) * 100, 2))
Expand Down