Compara as posições dos deputados federais considerando os votos em cada proposição mês a mês.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(reshape2)
require(cluster)
require(scales)
require(FactoMineR)

source("~/Projetos/houseofcunha/R/camara-lib.R")

Carregando CSV com os votos dos deputados

votos <- ler_votos_de_ativos("~/Projetos/houseofcunha/votacoes.csv")
## [1] "Descartados por inatividade: "
## [1] nome    uf      partido
## <0 rows> (or 0-length row.names)
# distinguir diferentes votações de uma mesma proposição
votos$num_pro <- paste0(votos$num_pro, "-", votos$id_votacao)

Formatação das datas

votos$data <- as.Date(votos$data, format = "%d/%m/%Y")
votos$ano_votacao <- as.numeric(format(votos$data, format = '%Y'))
votos$mes <- as.numeric(format(votos$data, format = '%m'))

votos <- votos %>%
  filter(ano_votacao >= 2015)
mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 3))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Fevereiro")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 4))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Março")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 5))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Abril")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 6))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Maio")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 7))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Junho")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 8))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Julho")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 9))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Agosto")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 10))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Setembro")

mca <- geraMCA(filter(votos, mes < 11))
plotMCA(mca) + labs(title = "Votações até Outubro")