El objetivo del siguiente laboratorio es analizar data haciendo uso de la librería “dplyr”

library(dplyr)
setwd("~/R/VotesEEUU")
votes_data <- read.csv(file = "primary_results.csv")
str(votes_data)
'data.frame':   24611 obs. of  8 variables:
 $ state             : Factor w/ 49 levels "Alabama","Alaska",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ state_abbreviation: Factor w/ 49 levels "AK","AL","AR",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ county            : Factor w/ 2633 levels "Abbeville","Abbot",..: 104 104 115 115 128 128 198 198 216 216 ...
 $ fips              : num  1001 1001 1003 1003 1005 ...
 $ party             : Factor w/ 2 levels "Democrat","Republican": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ candidate         : Factor w/ 16 levels " No Preference",..: 4 8 4 8 4 8 4 8 4 8 ...
 $ votes             : int  544 2387 2694 5290 222 2567 246 942 395 564 ...
 $ fraction_votes    : num  0.182 0.8 0.329 0.647 0.078 0.906 0.197 0.755 0.386 0.551 ...
head(votes_data)
  1. ¿Cuántos candidatos estaban en las primarias?
candidate <- length(levels(votes_data$candidate))
candidate
[1] 16

R: Habían 16 candidatos

  1. ¿Cuántos de los candidatos eran republicanos?
republicans<- filter(votes_data,party=="Republican")%>%
     group_by(candidate)%>%
     summarise()%>%
     nrow()
republicans
[1] 11

R: De esos 16 candidatos, 11 eran republicanos

  1. ¿Qué partido obtuvo la mayor cantidad de votos en Florida?
Florida<- (filter(votes_data,state=="Florida")%>%
    group_by(party)%>%
    summarise(total = sum(votes))%>%
    arrange(desc(total)))[1,]
Florida

R: Los republicanos tuvieron más votos, siendo estos 2,276,926 votos

  1. ¿Qué condado de Florida es el que tiene la mayor cantidad de votantes?
florida_country <- (filter(votes_data,state=="Florida")%>%
  group_by(county)%>%
  summarise(total = sum(votes))%>%
  arrange(desc(total)))[1,]
florida_country

R: Miami-Dade es el condado de Florida con mayor candidad de votantes

  1. En el condado de Florida que tuvo la mayor cantidad de votantes ¿Qué candidato tuvo la mayor cantidad de votos y de qué partido era?
Miami_Dade <- (filter(votes_data,state=="Florida",county=="Miami-Dade")%>%
  group_by(candidate,party)%>%
  summarise(votes = sum(votes))%>%
  arrange(desc(votes)))[1,]
  
Miami_Dade

R: En Florida Hillary Clinton, del partido demócrata tuvo mayor cantidad de votos, siendo estos 129,467 votos

  1. ¿Cuántas personas Votaron por Hillary Clinton y cuántas por Donald Trump en Estados Unidos?
Hillary_Trump <- filter(votes_data,candidate=="Hillary Clinton"| candidate=="Donald Trump")%>%
    group_by(candidate)%>%
    summarise(votes = sum(votes))
Hillary_Trump

R: Hillary Clinton obtuvo 15,692,452 votos y Donald Trump 13,302,541 votos en todos los Estados Unidos

  1. ¿Cuál es la probabilidad de que si alguien sea republicano en Florida haya votado por Jeb Bush?
Jeb_Bush_Fl <- filter(votes_data, party=="Republican", state=="Florida",candidate=="Jeb Bush")%>%
    summarise(prob = sum(votes)) 
all_Florida <- filter(votes_data, party=="Republican", state=="Florida")%>%
    summarise(prob = sum(votes))
Prob_JBush_FL <- Jeb_Bush_Fl/all_Florida
Prob_JBush_FL

R: La probabilidad de que alguien republicano de Florida haya votado por Jeb Bush es de 0

  1. Dado que una persona votó por Ted Cruz, ¿Cuál es la probabilidad que sea de California?
Ted_Cruz <- filter(votes_data,candidate=="Ted Cruz")%>%
    summarise(prob = sum(votes))
Ted_Cruz_Cal <- filter(votes_data,candidate=="Ted Cruz",state =="California")%>%
    summarise(prob = sum(votes))
Prob_TedC_Cal <- Ted_Cruz_Cal/Ted_Cruz
Prob_TedC_Cal

R: La probabilidad de que una persona de California haya votado por Ted Cruz es de 0.0189

  1. Dado que una persona es de texas, ¿Cuál es la probabilidad que vote por Donald Trump?
all_Texas <- filter(votes_data,state=="Texas")%>%
    summarise(prob = sum(votes))
Trump_Texas <- filter(votes_data,state=="Texas",candidate=="Donald Trump")%>%
    summarise(prob = sum(votes))
Prob_TrumpTex <- Trump_Texas/all_Texas
Prob_TrumpTex

La probabilidad de que una persona de Texas haya votado por Donald Trump es de 0.1826

  1. ¿Qué condado de los Estados Unidos es el que tuvo la mayor cantidad de votantes?
total_county <- (group_by(votes_data,county)%>%
    summarise(total = sum(votes))%>%
      arrange(desc(total)))[1,]
total_county

R: Los Ángeles es el estado con mayor cantidad de votantes, siendo estos 1,268,622

  1. ¿Quién ganó en Los Ángeles para los demócratas?
LA_dem <- (filter(votes_data,county=="Los Angeles",party=="Democrat")%>%
    group_by(candidate)%>%
    summarise(total = sum(votes))%>%
    arrange(desc(total)))[1,]
LA_dem

¿Para los republicanos?

LA_rep <- (filter(votes_data,county=="Los Angeles",party=="Republican")%>%
    group_by(candidate)%>%
    summarise(total = sum(votes))%>%
    arrange(desc(total)))[1,]
LA_rep

R: Para los demóctratas en Los Ángeles ganó Hillary Clinton con 590,502 votos y para los republicanos ganó Donald Trump con 179,130 votos.

  1. ¿Cuántas personas votaron por los republicanos y cuantas por los demócratas en todo Estados Unidos?
all_USA <- group_by(votes_data,party)%>%
    summarise(total = sum(votes))
all_USA

R: En todos los Estados Unidos, 27,660,501 de personas votaron por el partido demócrata y 29,098,686 por el partido republicano.

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