Lic. Roque Cantoia
@rcantoia
@doxadata__
---
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{fig-align="left" width="100"}
## Elecciones 13/04/25 - Reformador Distrito Único
### 1) Voto por partido político - Ciudad de Santa Fe
```{r fig.height=8, fig.width=14, message=FALSE, warning=FALSE}
resultados <- read.csv(file = "C:/Users/Roque/Desktop/DOXA 2020/RESULTADOS 2025/paso por mesa 2025.csv", sep = ";")
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(tibble)
library(stringr)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(tidytext)
library(grid)
library(patchwork)
library(htmltools)
library(plotly)
convencionales2 <- resultados%>%
select(seccion, circuito,sorteo.Partido, Nombre.Lista, categoria, votos) %>%
group_by(seccion, sorteo.Partido, categoria)%>%
filter(categoria=="Reformador Distrito Único")
convencionales2 <- convencionales2 %>%
filter(seccion==10) %>%
group_by(seccion, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop")
convencionales2 <- convencionales2 %>%
filter(seccion==10) %>%
group_by(seccion, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
group_by(seccion) %>%
mutate(total_seccion = sum(votos),
porcentaje = round((votos / total_seccion) * 100, 2)) %>%
ungroup()
tabla_convencionales2 <- convencionales2 %>%
filter(seccion==10) %>%
group_by(seccion, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
group_by(seccion) %>%
mutate(total_seccion = sum(votos),
porcentaje = round((votos / total_seccion) * 100, 2)) %>%
select(seccion, sorteo.Partido, porcentaje) %>%
pivot_wider(names_from = sorteo.Partido, values_from = porcentaje)
tabla_convencionales2 <- tabla_convencionales2 %>%
rename(UNIDOS = "78",
LLA = "69",
MAS_PARA_SANTAFE = "8",
SOMOS_VIDA = "21",
BLANCO_NULO = "0",
FIT = "5",
FRENTE_DE_LA_ESPERANZA = "3",
ACTIVEMOS = "14",
CONFLUENCIA ="52",
MODERADO = "55",
PAIS = "68",
FRENTE_AMPLIO_SOBERANIA="70",
ACUERDO_CI="50")
colores_partidos <- c(
"UNIDOS" = "#ff7f0e",
"LLA"= "#9467bd",
"MAS_PARA_SANTAFE" = "#1f77b4",
"SANTAFE_EN_cOMUN" = "#FF0000",
"PROP_FEDERAL" = "#2ca02c",
"SOMOS_VIDA" = "#AEDFF7",
"BLANCO_NULO"="#A9A9A9",
"Otros"= "#d62728",
"ACTIVEMOS"="#DC143C",
"COMPROMISO"="#FFD700",
"FRENTE_DE_LA_ESPERANZA"="#B8860B",
"FRENTE_AMPLIO_SOBERANIA"= "red",
"ACUERDO_CI"= "green",
"FIT"="#d62728",
"PAIS"="#FFD700")
df_bar <- tabla_convencionales2 %>%
# Excluí acá cualquier columna que NO sea partido:
select(-any_of(c("seccion", "circuito", "total_seccion", "total_circuito"))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "Partido", values_to = "Porcentaje") %>%
mutate(
Partido = as.character(Partido),
Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)
) %>%
filter(!is.na(Porcentaje))
df_bar <- df_bar %>% dplyr::filter(Partido != "seccion")
# Optional: título con número de sección si está presente en la tabla original
sec_lab <- if ("seccion" %in% names(tabla_convencionales2)) {
paste0("Sección ", unique(tabla_convencionales2$seccion))
} else NULL
# Orden de barras (desc)
ord_x <- df_bar %>% arrange(desc(Porcentaje)) %>% pull(Partido)
# Colores (usa tu paleta si existe)
if (exists("colores_partidos")) {
df_bar$color <- unname(colores_partidos[df_bar$Partido])
df_bar$color[is.na(df_bar$color)] <- "#9aa0a6"
} else {
df_bar$color <- "#9aa0a6"
}
# --- 2) Estilo card ---
css <- tags$style(HTML("
:root { --ro-card-bg: #ffffff; --ro-text: #222; --ro-subtext:#6b7280; }
.ro-wrap { max-width: 1200px; margin: 0 auto; }
.ro-card {
background: var(--ro-card-bg);
border-radius: 16px;
box-shadow: 0 8px 28px rgba(0,0,0,.08);
padding: 16px 18px 12px 18px;
border: 1px solid rgba(0,0,0,.06);
}
.ro-header { display: flex; align-items: center; gap: 12px; flex-wrap: wrap; margin-bottom: 8px; }
.ro-title { font-weight: 700; font-size: 20px; color: var(--ro-text); margin: 0; }
.ro-sub { font-size: 12px; color: var(--ro-subtext); margin-left: auto; }
"))
# --- 3) Plotly con eje Y 0–50 y etiquetas verticales ---
plt <- plot_ly(
df_bar, type = "bar",
x = ~Partido, y = ~Porcentaje,
marker = list(color = ~color),
hovertemplate = "Partido: %{x}<br>Voto: %{y:.1f}%<extra></extra>"
) %>%
layout(
template = "plotly_white",
title = list(text = NULL),
xaxis = list(
title = "",
tickangle = -90, showticklabels = TRUE,
categoryorder = "array", categoryarray = ord_x,
automargin = TRUE,
ticks = "outside", tickwidth = 1, ticklen = 6, tickcolor = "rgba(0,0,0,0.15)"
),
yaxis = list(
title = "Porcentaje (%)",
rangemode = "tozero",
range = c(0, 50), # ← ESCALA 0 a 50
dtick = 10, # marcas cada 10 (ajustable)
gridcolor = "rgba(0,0,0,0.06)", zerolinecolor = "rgba(0,0,0,0.10)"
),
bargap = 0.25,
showlegend = FALSE,
paper_bgcolor = "rgba(0,0,0,0)",
plot_bgcolor = "#fafafa",
font = list(family = "Inter, system-ui, Segoe UI, Roboto, Helvetica, Arial", size = 13, color = "#222"),
margin = list(t = 10, r = 20, b = 160, l = 70)
) %>%
config(displaylogo = FALSE,
modeBarButtonsToRemove = c("autoScale2d","select2d","lasso2d","toggleSpikelines","hoverCompareCartesian"))
# --- 4) Render card ---
browsable(
tagList(
css,
div(class="ro-wrap",
div(class="ro-card",
div(class="ro-header",
h3(class="ro-title", if (is.null(sec_lab)) "Voto por partido" else paste0(sec_lab, " — Voto por partido")),
div(class="ro-sub", "Interactividad: pasá el cursor para ver %")
),
plt
)
)
)
)
```
### 2) Voto por Circuito - Ciudad de Santa Fe
```{r fig.height=8, fig.width=14, message=FALSE, warning=FALSE}
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(tibble)
library(stringr)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(tidytext)
library(grid)
library(patchwork)
library(htmltools)
library(plotly)
if (!requireNamespace("crosstalk", quietly = TRUE)) install.packages("crosstalk")
library(crosstalk)
resultados2025 <- read.csv(file = "C:/Users/Roque/Desktop/DOXA 2020/RESULTADOS 2025/paso por mesa 2025.csv", sep = ";")
convencionales <- resultados2025%>%
select(seccion, circuito,sorteo.Partido, Nombre.Lista, categoria, votos) %>%
group_by(circuito, sorteo.Partido, categoria)%>%
filter(categoria=="Reformador Distrito Único")
library(dplyr)
convencionales <- convencionales %>%
filter(circuito >=10, circuito<=196) %>%
group_by(circuito, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop")
convencionales <- convencionales %>%
filter(circuito >= 10, circuito <= 196) %>%
group_by(circuito, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
group_by(circuito) %>%
mutate(total_circuito = sum(votos),
porcentaje = round((votos / total_circuito) * 100, 2)) %>%
ungroup()
tabla_convencionales <- convencionales %>%
filter(circuito >= 10, circuito <= 196) %>%
group_by(circuito, sorteo.Partido) %>%
summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
group_by(circuito) %>%
mutate(total_circuito = sum(votos),
porcentaje = round((votos / total_circuito) * 100, 2)) %>%
select(circuito, sorteo.Partido, porcentaje) %>%
pivot_wider(names_from = sorteo.Partido, values_from = porcentaje)
tabla_convencionales <- tabla_convencionales %>%
rename(UNIDOS = "78",
LLA = "69",
MAS_PARA_SANTAFE = "8",
SOMOS_VIDA = "21",
BLANCO_NULO = "0",
FIT = "5",
FRENTE_DE_LA_ESPERANZA = "3",
ACTIVEMOS = "14",
CONFLUENCIA ="52",
MODERADO = "55",
PAIS = "68",
FRENTE_AMPLIO_SOBERANIA="70",
ACUERDO_CI="50")
library(ggplot2)
datos_largos_convencionales <- tabla_convencionales %>%
pivot_longer(cols = -c(circuito), # Todo excepto circuito
names_to = "Partido",
values_to = "Porcentaje")
datos_largos_convencionales <- datos_largos_convencionales %>%
mutate(barrio=recode(circuito,
"10" = "parque sur",
"20"= "teatro municipal",
"30"="puerto",
"40"="centro",
"50"= "constituyentes",
"60"="UNL",
"70"="san lorenzo",
"80"="rs peña",
"90"="candioti",
"100"="puente colgante",
"110"="barrio roma",
"115"="sta rosa de lima",
"120"="parque garay",
"130"="sgto cabral",
"140"="barranquitas este",
"142"="barranquitas oeste",
"150"="abasto",
"152"="cab leiva",
"160"="las flores",
"161"="la loma",
"162"="jardin botanico",
"165"="los hornos",
"170"="guadalupe este",
"171"="guadalupe oeste",
"172"="guadalupe norte",
"175"="maria selva",
"180"="centenario",
"185"= "bustamante",
"190"="el pozo",
"192"="alto verde",
"194"="colastine",
"196"="la guardia"))
top8_convencionales <- datos_largos_convencionales %>%
group_by(barrio) %>%
slice_max(order_by = Porcentaje, n = 7, with_ties = FALSE) %>%
ungroup() %>%
arrange(barrio, desc(Porcentaje))
otros_convencionales <- datos_largos_convencionales %>%
anti_join(top8_convencionales, by = c("barrio", "Partido")) %>%
group_by(barrio) %>%
summarise(Partido = "Otros",
Votos = sum(Porcentaje),
Porcentaje = sum(Porcentaje))
final_convencionales <- bind_rows(top8_convencionales, otros_convencionales) %>%
arrange(barrio, desc(Porcentaje))
library(plotly)
colores_partidos <- c(
"UNIDOS" = "#ff7f0e",
"LLA"= "#9467bd",
"MAS_PARA_SANTAFE" = "#1f77b4",
"SANTAFE_EN_cOMUN" = "#FF0000",
"PROP_FEDERAL" = "#2ca02c",
"SOMOS_VIDA" = "#AEDFF7",
"BLANCO_NULO"="#A9A9A9",
"Otros"= "#d62728",
"ACTIVEMOS"="#DC143C",
"COMPROMISO"="#FFD700",
"FRENTE_DE_LA_ESPERANZA"="#B8860B",
"FRENTE_AMPLIO_SOBERANIA"= "red",
"ACUERDO_CI"= "green",
"FIT"="#d62728",
"PAIS"="#FFD700")
css <- tags$style(HTML("
:root { --ro-bg: #0b0c10; --ro-card-bg: #ffffff; --ro-text: #222; --ro-subtext:#6b7280; }
.ro-wrap { max-width: 1200px; margin: 0 auto; }
.ro-card {
background: var(--ro-card-bg);
border-radius: 16px;
box-shadow: 0 8px 28px rgba(0,0,0,.08);
padding: 16px 18px 12px 18px;
border: 1px solid rgba(0,0,0,.06);
}
.ro-header {
display: flex; align-items: center; gap: 12px; flex-wrap: wrap;
margin-bottom: 8px;
}
.ro-title {
font-weight: 700; font-size: 20px; color: var(--ro-text); margin: 0 12px 0 0;
}
.ro-sub {
font-size: 12px; color: var(--ro-subtext); margin-left: auto;
}
/* Control selectize de crosstalk */
.ro-header .selectize-control { min-width: 260px; }
.ro-header .selectize-control.single .selectize-input {
border-radius: 12px; padding: 8px 12px; border: 1px solid #e5e7eb;
box-shadow: none; background: #f9fafb;
}
"))
# ====== Datos ======
df <- datos_largos_convencionales %>%
transmute(
barrio = as.character(barrio),
Partido = as.character(Partido),
Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)
) %>%
filter(!is.na(barrio), !is.na(Partido), !is.na(Porcentaje))
# Paleta propia (si existe)
if (exists("colores_partidos")) {
df$color <- unname(colores_partidos[df$Partido])
}
# Compartir para filtro cliente
sd <- SharedData$new(df, group = "g_barrio")
sel_default <- if ("UNL" %in% unique(df$barrio)) "UNL" else unique(df$barrio)[1]
# Control SIN 'selected' (para compatibilidad con tu versión)
ctrl <- filter_select(
id = "sel_barrio", label = "Barrio:",
sharedData = sd, ~barrio, multiple = FALSE
)
# Script que fija el valor por defecto al cargar
set_default <- tags$script(HTML(sprintf("
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function(){
var el = document.getElementById('sel_barrio');
function setSel(){
if(!el) return;
var s = el.querySelector('select');
if(s && s.selectize){ s.selectize.setValue('%s'); }
else { setTimeout(setSel, 80); }
}
setSel();
});
", sel_default)))
# ====== Plotly ======
plt <- plot_ly(
sd, type = "bar",
x = ~Partido, y = ~Porcentaje,
customdata = ~barrio,
marker = if ("color" %in% names(df)) list(color = ~color) else NULL,
hovertemplate = paste(
"Barrio: %{customdata}",
"<br>Partido: %{x}",
"<br>Voto: %{y:.1f}%<extra></extra>"
)
) %>%
layout(
template = "plotly_white",
title = list(text = NULL),
xaxis = list(
title = "", tickangle = -90, showticklabels = TRUE,
categoryorder = "total descending", automargin = TRUE,
ticks = "outside", tickwidth = 1, ticklen = 6, tickcolor = "rgba(0,0,0,0.15)"
),
yaxis = list(
title = "Porcentaje (%)", rangemode = "tozero",
gridcolor = "rgba(0,0,0,0.06)", zerolinecolor = "rgba(0,0,0,0.10)"
),
bargap = 0.25, uniformtext = list(minsize = 10, mode = "hide"),
showlegend = FALSE,
paper_bgcolor = "rgba(0,0,0,0)",
plot_bgcolor = "#fafafa",
font = list(family = "Inter, system-ui, -apple-system, Segoe UI, Roboto, Helvetica, Arial", size = 13, color = "#222"),
margin = list(t = 10, r = 20, b = 160, l = 70)
) %>%
config(displaylogo = FALSE,
modeBarButtonsToRemove = c("autoScale2d","select2d","lasso2d","toggleSpikelines","hoverCompareCartesian"))
# ====== Composición estilizada ======
browsable(
tagList(
css,
div(class="ro-wrap",
div(class="ro-card",
div(class="ro-header",
h3(class="ro-title", "Voto por partido (filtrar por barrio)"),
ctrl,
div(class="ro-sub", "Interactividad: pasá el cursor para ver %")
),
plt
)
)
)
)
```
### 3) Gráfico de barras apiladas (todos los barrios)
```{r fig.height=8, fig.width=14, message=FALSE, warning=FALSE}
library(dplyr)
library(plotly)
library(htmltools)
library(stringr)
# ====== Estilos (CSS) reutilizados ======
css <- tags$style(HTML("
:root { --ro-bg: #0b0c10; --ro-card-bg: #ffffff; --ro-text: #222; --ro-subtext:#6b7280; }
.ro-wrap { max-width: 1200px; margin: 0 auto; }
.ro-card {
background: var(--ro-card-bg);
border-radius: 16px;
box-shadow: 0 8px 28px rgba(0,0,0,.08);
padding: 16px 18px 12px 18px;
border: 1px solid rgba(0,0,0,.06);
}
.ro-header {
display: flex; align-items: center; gap: 12px; flex-wrap: wrap;
margin-bottom: 8px;
}
.ro-title {
font-weight: 700; font-size: 20px; color: var(--ro-text); margin: 0 12px 0 0;
}
.ro-sub {
font-size: 12px; color: var(--ro-subtext); margin-left: auto;
}
"))
# ====== Datos ======
df <- datos_largos_convencionales %>%
transmute(
barrio = as.character(barrio),
Partido = as.character(Partido),
Porcentaje = as.numeric(Porcentaje)
) %>%
filter(!is.na(barrio), !is.na(Partido), !is.na(Porcentaje)) %>%
mutate(barrio = str_to_title(barrio))
# Orden de barrios tal como aparecen en los datos (evita reordenamientos)
barrio_levels <- unique(df$barrio)
# Paleta: si existe vector nombrado, lo usamos; si faltan colores, asignamos gris
if (exists("colores_partidos")) {
df$color <- unname(colores_partidos[df$Partido])
df$color[is.na(df$color)] <- "#9aa0a6"
} else {
# paleta de respaldo si no definiste colores
pal_base <- RColorBrewer::brewer.pal(8, "Set2")
part_levels <- unique(df$Partido)
cols_fallback <- setNames(rep(pal_base, length.out = length(part_levels)), part_levels)
df$color <- cols_fallback[df$Partido]
}
# ====== Construcción de trazas por Partido (asegura color consistente) ======
plt <- plot_ly()
for (p in unique(df$Partido)) {
dsub <- df %>% filter(Partido == p)
if (nrow(dsub) == 0) next
plt <- plt %>%
add_bars(
data = dsub,
x = ~barrio, y = ~Porcentaje,
name = p,
marker = list(color = dsub$color[1]),
hovertemplate = paste0(
"Barrio: %{x}",
"<br>Partido: ", htmltools::htmlEscape(p),
"<br>Voto: %{y:.1f}%<extra></extra>"
)
)
}
plt <- plt %>%
layout(
barmode = "stack",
template = "plotly_white",
title = list(text = NULL),
xaxis = list(
title = "",
tickangle = -90, showticklabels = TRUE,
categoryorder = "array", categoryarray = barrio_levels,
automargin = TRUE,
ticks = "outside", tickwidth = 1, ticklen = 6, tickcolor = "rgba(0,0,0,0.15)"
),
yaxis = list(
title = "Porcentaje (%)", rangemode = "tozero",
gridcolor = "rgba(0,0,0,0.06)", zerolinecolor = "rgba(0,0,0,0.10)"
),
bargap = 0.15,
showlegend = FALSE, # podés poner FALSE si preferís sin leyenda
legend = list(orientation = "v", x = 1.02, xanchor = "left", y = 1,
font = list(size = 10)),
paper_bgcolor = "rgba(0,0,0,0)",
plot_bgcolor = "#fafafa",
font = list(family = "Inter, system-ui, -apple-system, Segoe UI, Roboto, Helvetica, Arial", size = 13, color = "#222"),
margin = list(t = 10, r = 20, b = 140, l = 70)
) %>%
config(displaylogo = FALSE,
modeBarButtonsToRemove = c("autoScale2d","select2d","lasso2d","toggleSpikelines","hoverCompareCartesian"))
# ====== Composición estilizada (card) ======
browsable(
tagList(
css,
div(class="ro-wrap",
div(class="ro-card",
div(class="ro-header",
h3(class="ro-title", "Voto por circuito y fuerza política"),
div(class="ro-sub", "Se incluyen todos los partidos • Pasá el cursor para ver %")
),
plt
)
)
)
)
```
Lic. Roque Cantoia
@rcantoia
@doxadata__