library(readr)
library(dplyr)
library(tidyr)
results <- read.csv("primary_results.csv")
glimpse(results)
Observations: 24,611
Variables: 8
$ state              <fct> Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama, Alabama,...
$ state_abbreviation <fct> AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL, AL...
$ county             <fct> Autauga, Autauga, Baldwin, Baldwin, Barbour, Barbour, Bibb, Bibb, Blount, Blount, Bullock, Bullock...
$ fips               <dbl> 1001, 1001, 1003, 1003, 1005, 1005, 1007, 1007, 1009, 1009, 1011, 1011, 1013, 1013, 1015, 1015, 10...
$ party              <fct> Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat, Democrat...
$ candidate          <fct> Bernie Sanders, Hillary Clinton, Bernie Sanders, Hillary Clinton, Bernie Sanders, Hillary Clinton,...
$ votes              <int> 544, 2387, 2694, 5290, 222, 2567, 246, 942, 395, 564, 178, 2451, 156, 2196, 1425, 5011, 312, 2899,...
$ fraction_votes     <dbl> 0.182, 0.800, 0.329, 0.647, 0.078, 0.906, 0.197, 0.755, 0.386, 0.551, 0.066, 0.913, 0.065, 0.921, ...

1. ¿Cuantos candidatos estaban en las primarias?

 results %>%  group_by(candidate) %>% tally()  %>% nrow() 
[1] 16

2.¿cuales candidatos estaban en las primarias?

3. ¿Qué partido obtuvo la mayor cantidad de votos en Florida?

4. ¿Qué condado de Florida es el que tiene la mayor cantidad de votantes?

5. En el estado de florida, que condado tuvo la mayor cantidad de votantes, ¿Qué candidato tuvo la mayor cantidad de votos y de qué partido era?

county_result <- results %>% filter(state_abbreviation=='FL') %>% group_by(county)%>%summarize(votos= sum(votes, na.rm = TRUE)) %>% arrange(desc(votos)) %>% top_n(1)
Selecting by votos
results %>% filter(state_abbreviation=='FL' & county==county_result$county ) %>% group_by(county,party,candidate)%>%summarize(votos= sum(votes, na.rm = TRUE)) %>% mutate(votos_states= county_result$votos ) %>% arrange(desc(votos))

6. ¿Cuantas personas Votaron por Hillary Clinton y cuantas por Donald Trump en estados unidos?

7. ¿Cuál es la probabilidad de que si alguien sea republicano enflorida haya votado por Jeb Bush?

votos_republicanos<-results %>% filter(state_abbreviation == 'FL' & party== 'Republican'   ) %>% group_by(state_abbreviation,party) %>%summarize(votos= sum(votes, na.rm = TRUE)) %>%arrange(desc(votos))
votos_jef=results %>% filter(state_abbreviation == 'FL' & candidate=='Jeb Bush' ) %>% summarize(votos= sum(votes, na.rm = TRUE)) 
valor<-votos_jef$votos/votos_republicanos$votos
print( c('Porcentaje=',as.character(valor),'%'))
[1] "Porcentaje=" "0"           "%"          

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

print( c('Porcentaje=',as.character(valor),'%'))
[1] "Porcentaje="        "0.0189563180668278" "%"                 

9. Dado que una persona es de Texas, ¿Cuál es la probabilidad que vote por Donald Trump?

print( c('Porcentaje=',as.character(valor),'%'))
[1] "Porcentaje="        "0.0569528784012017" "%"                 

10. ¿Qué condado de los Estados Unidos es el que tuvo la mayor cantidad de votantes?

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