¿Cuantos candidatos estaban en las primarias?

allCandidates <- electionsData %>%
       select(candidate) %>%
       filter(candidate != "Uncommitted" & candidate != "No Preference") %>%
       distinct()

Hay 14 candidatos (mas las opciones Uncommitted y No Preference)

¿Cuantos de los candidatos eran republicanos?

nrow(electionsData %>%
  filter(party == "Republican") %>%
  select(candidate) %>%
  distinct())
[1] 11

11 candidatos eran republicanos.

¿Que partido obtuvo la mayor cantidad de votos en Florida?

electionsData %>%
  filter(state == "Florida") %>%
  select(party, votes) %>%
  count(party, wt=votes)

Los republicanos obtuvieron 2276926 votos

¿Que condado de Florida es el que tiene la mayor cantidad de votantes?

electionsData %>%
  filter(state == "Florida") %>%
  select(county, votes) %>%
  count(county, wt=votes) %>%
  arrange(-n)

Miami-Dade, con 344894 votantes.

En el condado de florida que tuvo la mayor cantidad de votantes, ¿Que candidato tuvo la mayor cantidad de votos y de que partido era?

electionsData %>%
  filter(county == "Miami-Dade") %>%
  select(candidate, votes, party) %>%
  arrange(-votes)

Hillary Clinton, del partido republicano, con 129467 votos.

Cuantas personas Votaron por Hillary Clinton y cuantas por Donald Trump en Estados Unidos?

electionsData %>%
  filter(candidate == "Hillary Clinton" | candidate == "Donald Trump") %>%
  select(candidate, votes) %>%
  count(candidate, wt = votes)

13302541 personas votaron por Trump y 15692452 votaron por Clinton.

¿Cual es la probabilidad de que si alguien sea republicano en Florida haya votado por Jeb Bush

electionsData %>%
  filter(party == "Republican" & state == "Florida") %>%
  select(candidate, votes) %>%
  count(candidate, wt = votes)

No hay votos republicanos por Jeb Bush.

Dado que una persona voto por Ted Cruz, ¿Cual es la probabilidad que sea de California?

calTed <- electionsData %>%
  filter(candidate == "Ted Cruz" & state == "California") %>%
  select(votes) %>%
  count(wt = votes)

allTed <- electionsData %>%
  filter(candidate == "Ted Cruz") %>%
  select(votes) %>%
  count(wt = votes)

calTed / allTed

1.89%

Dado que un persona es de Texas, ¿Cual es la probabilidad que vote por Donald Trump?

trumpTx <- electionsData %>%
  filter(candidate == "Donald Trump" & state == "Texas") %>%
  select(votes) %>%
  count(wt = votes)

allTx <- electionsData %>%
  filter(state == "Texas") %>%
  select(votes) %>%
  count(wt = votes)

trumpTx / allTx

18.27%

¿Que condado de los Estados Unidos es el que tuvo la mayor cantidad de votantes?

electionsData %>%
  select(county, votes) %>%
  count(county, wt = votes) %>%
  filter(n == 0)
electionsData %>%
  select(county, votes) %>%
  count(county, wt = votes) %>%
  filter(n == 1)

69 condados con cero votos y 53 condados con 1 voto

Quien gano en Los Angeles para los democratas? para los republicanos?

electionsData %>%
  filter(county == "Los Angeles") %>%
  select(candidate, party, votes) %>%
  group_by(party) %>%
  top_n(1)
Selecting by votes

Hillary Clinton gano para los democratas y Donald Trump para los republicanos

¿Cuantas personas votaron por los republicanos y cuantas por los democartas en todo estados unidos?

electionsData %>%
  select(party, votes) %>%
  count(party, wt = votes)

27660501 para los democratas y 29098686 para los republicanos

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