Análisis candidatos
Miguel Helguera
2024-06-04
INTRODUCCIÓN
Para la elabroación de esta práctica fueron requeridos conocimientos sobre web scrapping en el lenguaje de programación Python, ya que gracias a este, se pudo recabar información clave sobre las interacciones que tuvo la gente con los candidatos a la presidencia de México este 2024 vía Facebook.
Lectura de archivos CSV
Para poder trabajar con el análisis de los datos de esta red social, se deben importar los datos recabados en CSV’s:
library(readr)## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3Maynez <- read_csv("C:/Users/Gerardo/Downloads/Maynez.csv")## Rows: 100 Columns: 6
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
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## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.View(Maynez)Xochitl <- read_csv("C:/Users/Gerardo/Downloads/Xochilt.csv")## Rows: 100 Columns: 6
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## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.View(Xochitl)Claudia <- read_csv("C:/Users/Gerardo/Downloads/Xochilt.csv")## Rows: 100 Columns: 6
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## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.View(Claudia)Selección de los primeros 100 registros
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## 100 2024-05-26 14:30:41 850 3197 414 "Ya es momento de que lle… TRUECreación de data frames separados por likes, comppartidos y comentarios
Es necesario separar los datos de cada candidato en distintos cuaros de datos, para así, llevar de mejor manera los analisis comparativos:
# Crear dataframes individuales de likes
likes_M = data.frame(Likes = Maynez$likes, Candidato = "Maynez")
likes_X = data.frame(Likes = Xochitl$likes, Candidato = "Xochitl")
likes_C = data.frame(Likes = Claudia$likes, Candidato = "Claudia")
# Crear dataframes individuales de comentarios
Com_M = data.frame(Comments = Maynez$comments, Candidato = "Maynez")
Com_X = data.frame(Comments = Xochitl$comments, Candidato = "Xochitl")
Com_C = data.frame(Comments = Claudia$comments, Candidato = "Claudia")
# Crear dataframes individuales de compartidos
Share_M = data.frame(Shares = Maynez$shares, Candidato = "Maynez")
Share_X = data.frame(Shares = Xochitl$shares, Candidato = "Xochitl")
Share_C = data.frame(Shares = Claudia$shares, Candidato = "Claudia")Combinación de data frames en data frames individuales
likes = rbind(likes_M, likes_X, likes_C)
comments = rbind(Com_M, Com_X, Com_C)
shares = rbind(Share_M, Share_X, Share_C)Importación de libreía ggplot2
Esta librería nos ayuda a poder graficar los datos de los data frames en específico y según son seteados:
library(ggplot2)Graficación de comparativa en cuanto a likes
# Crear la gráfica de barras comparativa
ggplot(likes, aes(x = Candidato, y = Likes, fill = Candidato)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Likes de los candidatos a la presidencia",
x = "Candidato",
y = "Número de Likes") +
theme_minimal()
ggplot(comments, aes(x = Candidato, y = Comments, fill = Candidato)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Comentarios de los candidatos a la presidencia",
x = "Candidato",
y = "Número de Comentarios") +
theme_minimal()
ggplot(comments, aes(x = Candidato, y = Comments, fill = Candidato)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Compartidos de los candidatos a la presidencia",
x = "Candidato",
y = "Número de Compartidos") +
theme_minimal()
Data frames por candidato que asocia likes por compartidos
df_Maynez = data.frame(Likes = Maynez$likes, Compartidos = Maynez$shares, Candidato = "Maynez")
df_Xochitl = data.frame(Likes = Xochitl$likes, Compartidos = Xochitl$shares, Candidato = "Xochitl")
df_Claudia = data.frame(Likes = Claudia$likes, Compartidos = Claudia$shares, Candidato = "Claudia")Gráficas de dispersión en representación de los datos previos
# Gráfica de dispersión para Maynez
ggplot(df_Maynez, aes(x = Likes, y = Compartidos)) +
geom_point(color = "blue") +
labs(title = "Dispersión de Likes vs Compartidos - Maynez",
x = "Número de Likes",
y = "Número de Compartidos") +
theme_minimal()
# Gráfica de dispersión para Xochitl
ggplot(df_Xochitl, aes(x = Likes, y = Compartidos)) +
geom_point(color = "green") +
labs(title = "Dispersión de Likes vs Compartidos - Xochitl",
x = "Número de Likes",
y = "Número de Compartidos") +
theme_minimal()
# Gráfica de dispersión para Claudia
ggplot(df_Claudia, aes(x = Likes, y = Compartidos)) +
geom_point(color = "red") +
labs(title = "Dispersión de Likes vs Compartidos - Claudia",
x = "Número de Likes",
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