Cargamos la base de datos de los resultados:
primariosDB <-
read.csv("primary_results.csv") %>%
filter(candidate != 'Uncommitted' & candidate != 'No Preference')
head(primariosDB)
El total de candidatos en las primarias es:
primariosDB %>%
group_by(candidate) %>%
summarise(n=1) %>%
ungroup() %>%
summarise(candidatos_total = sum(n)) %>%
as.matrix() %>%
as.numeric() - 2 # le quito 2 por "No preference y Uncommitted"
[1] 14
primariosDB %>%
group_by(candidate, party) %>%
summarise(n=1) %>%
ungroup() %>%
filter(party == 'Republican') %>%
select(n) %>%
sum()
[1] 11
dem_votos_florida <-
primariosDB %>%
filter(state == "Florida") %>%
filter(party == "Democrat") %>%
summarise(VotosDemocratas = sum(votes))
rep_votos_florida <-
primariosDB %>%
filter(state == "Florida") %>%
filter(party == "Republican") %>%
summarise(VotosRepublicanos = sum(votes))
maxVotosFL<-max(dem_votos_florida,rep_votos_florida)
La cantitad de votos Republicanos en Florida:
El que obtuvo la mayor cantidad son los REPUBLICANOS
florida_county_votes <-
(primariosDB %>%
filter(state == "Florida") %>%
group_by(county) %>%
summarise(sum(votes)))
names(florida_county_votes) <- c("County", "Votes")
florida_county_votes[florida_county_votes$"Votes" == max(florida_county_votes$"Votes"),]
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?
Cuantas personas Votaron por Hillary Clinton y cuantas por Donald Trump en estados unidos?
candidatos_TrumpHillary <-
primariosDB %>%
filter(candidate == "Hillary Clinton" | candidate == "Donald Trump") %>%
group_by(candidate) %>%
summarise(sum(votes))
names(candidatos_TrumpHillary) <- c("Candidato", "Total de Votos en EEUU")
candidatos_TrumpHillary
VotosRepublicanosFlorida <-
primariosDB %>%
filter(state == "Florida" & party == "Republican")
VotosRepFL_TedCruz <-
primariosDB%>%
filter(state == "Florida" & party == "Republican" & candidate == "Ted Cruz")
VotosRepublicanosFlorida <- VotosRepublicanosFlorida$votes
VotosRepFL_TedCruz <- VotosRepFL_TedCruz$votes
#Probabilidad
sum(VotosRepFL_TedCruz)/sum(VotosRepublicanosFlorida)
[1] 0.1772741
VotosCalifornia <-
primariosDB %>%
filter(candidate == "Ted Cruz" & state == "California")
VotosPorTed <-
primariosDB %>%
filter(candidate == "Ted Cruz")
#probabilidad
VotosPorTedCA <- VotosCalifornia$votes
VotosCA_Ted <- sum(VotosPorTedCA)/sum(VotosPorTed$votes)
VotosCA_Ted
[1] 0.01895632
VotosPorTrump <-
primariosDB %>%
filter(state == "Texas" & candidate == "Donald Trump")
VotosTexas <-
primariosDB %>%
filter(state == "Texas")
probTX_Trump <- sum(VotosPorTrump$votes)/sum(VotosTexas$votes)
probTX_Trump
[1] 0.1826515
Tomar en cuenta que es condado y no estado.
VotosEEUU <- primariosDB %>%
group_by(county) %>%
summarise(sum(votes))
names(VotosEEUU) <- c("County", "Votes")
VotosEEUU[VotosEEUU$"Votes" == max(VotosEEUU$"Votes"),]
DemocratasLA <-
primariosDB %>%
filter(county == "Los Angeles" & party == "Democrat")
MaxVotosLA_dem <- DemocratasLA[DemocratasLA$votes == max(DemocratasLA$votes),5:7]
RepublicanosLA <-
primariosDB %>%
filter(county == "Los Angeles" & party == "Republican")
MaxVotosLA_rep <- RepublicanosLA[RepublicanosLA$votes == max(RepublicanosLA$votes),5:7]
MaxVotosLA_dem
MaxVotosLA_rep
Ganó Hillary Clinton para los Democratas y Donald Trup para los republicanos.
VotosPartido <-
primariosDB %>%
group_by(party) %>%
summarise(sum(votes))
names(VotosPartido) <- c("Partido", "Total de Votos")
VotosPartido