# library(dplyr)
# library(ggplot2)
# library(scales)
# library(reshape2)
parlamentares_ceap <- read.csv("dadosCEAP.csv")
par_est <- parlamentares_ceap %>%
group_by(sgUF) %>%
summarise(qtd_par_est = length(unique(idCadastro))) %>%
ungroup()
## Warning: package 'bindrcpp' was built under R version 3.4.2
ggplot(par_est, aes(y = qtd_par_est, x = reorder(sgUF, qtd_par_est), fill = as.factor(sgUF))) +
geom_bar(stat="identity") +
labs(title = "Total de Parlamentares por partido",
x = "Partido", y = "Total", fill = "Partido")
dados <- parlamentares_ceap[rev(order(parlamentares_ceap$valorLÃ.quido))[1:100],]
dadosPB <- dados[dados$sgUF == "PB",]
subset(dadosPB, select = c(nomeParlamentar, valorLÃ.quido))
## nomeParlamentar valorLÃ.quido
## 596090 MANOEL JUNIOR 73420
## 43542 BENJAMIN MARANHÃ<U+0083>O 64000
dep <- parlamentares_ceap %>%
group_by(sgPartido) %>%
summarise(telefonia = sum(tipoDespesa == "TELEFONIA"), Total_Dep = n()) %>%
ungroup() %>%
mutate(dep_tel = telefonia/Total_Dep) %>%
arrange(desc(dep_tel))
dep$sgPartido <- paste(dep$sgPartido)
ggplot(dep, aes(y = dep_tel, x = reorder(sgPartido, dep_tel), fill = as.factor(sgPartido))) +
geom_bar(stat="identity") +
labs(title = "Total de Parlamentares por partido",
x = "Partido", y = "Total", fill = "Partido") +
coord_flip()