Unificación de las bases de datos de elecciones en Chile desde 1989
Presidentes: Union de tablas.
Abstract
para seleccionar las columnas utilizadas para la unificación de las tablas, pues no todas contienen los mismos campos, Se han agregado columnas complementarias para que la unificación pueda ser posible.
En rojo tenemos las tablas que aún nos queda por reunir.
| Diputados: | Senadores: | Presidentes: | Alcaldes: | Concejales: | Cores: |
| — | — | — | — | — | — |
| Diputados 2009 | Senadores 2009 | Presidentes 2009 | Alcaldes 1992 | Concejales 2004 | Cores 2013: se debe programar su descarga. |
| Diputados 1993 | Senadores 1993 | Presidentes 1993 | Alcaldes 1996 | Concejales 2008 | Cores 2017: se debe programar su descarga. |
| Diputados 1997 | Senadores 1997 | Presidentes 2009 | Alcaldes 2000 | Concejales 2012 | |
| Diputados 2001 | Senadores 2001 | Presidentes 2009 | Alcaldes 2004 | Concejales 2016 | |
| Diputados 2009 | Senadores 2009 | Presidentes 2009 | Alcaldes 2008 | ||
| Diputados 2009 | Senadores 2009 | Presidentes 2013 | Alcaldes 2012 | ||
| Diputados 2013 | Senadores 2013 | Presidentes 2017 | Alcaldes 2016 | ||
| Diputados 2017 | Senadores 2017 |
Plebiscito 2020: se esta ejecutando un programa de descarga.
n <-"Presidenciales/1989/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1989.xls"
diputados <- read_xls(n, sheet = 2)
colnames(diputados)## [1] "ELECCION" "FECHA" "REGIONP" "JUNTAP" "PROVINCIAP"
## [6] "COMUNAP" "NOM_COMUNA" "CIRP" "NOM_CIR" "TIPOMESAP"
## [11] "NROMESAP" "V1" "V2" "V3" "V_NULOS"
## [16] "V_BLANCOS" "TOTAL" "COLEGIO"ncol(diputados)## [1] 18### ATENCION ###
limite_primer_dataset <- 11
limite <- 18
### ATENCION ###
inicio_segundo_dataset <- limite_primer_dataset + 1
repetir_mesas <- limite - limite_primer_dataset
# repetir_mesas
repetir_mesas2 <- ncol(diputados) - diputados[ c(inicio_segundo_dataset:limite)]
repetir_mesas <- ncol(repetir_mesas2)
#
# 5. Se repiten las filas del dataset de la izquierda para construir bloques que coincidan con la columna de las listas.
mesas <- diputados[,1:limite_primer_dataset]
data_diputados_sub_mesas <- mesas[rep(seq_len(nrow(mesas)), each = repetir_mesas), ]
head(data_diputados_sub_mesas,5)## # A tibble: 5 x 11
## ELECCION FECHA REGIONP JUNTAP PROVINCIAP COMUNAP NOM_COMUNA CIRP NOM_CIR
## <chr> <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 PRESIDE~ 1989 1 1 1 1 ARICA 1 ARICA
## 2 PRESIDE~ 1989 1 1 1 1 ARICA 1 ARICA
## 3 PRESIDE~ 1989 1 1 1 1 ARICA 1 ARICA
## 4 PRESIDE~ 1989 1 1 1 1 ARICA 1 ARICA
## 5 PRESIDE~ 1989 1 1 1 1 ARICA 1 ARICA
## # ... with 2 more variables: TIPOMESAP <chr>, NROMESAP <chr>nrow(data_diputados_sub_mesas)## [1] 161350# 6. Creamos la columna de resultados.
resultados <- diputados[,inicio_segundo_dataset:limite]
resultados_traspuestos <- as.data.frame(t(resultados))
resultados_stack<-stack(resultados_traspuestos)
head(resultados_stack,5)## values ind
## 1 112 V1
## 2 30 V1
## 3 150 V1
## 4 4 V1
## 5 0 V1# 7. Creamos la columna de las listas.
resultados <- diputados[,inicio_segundo_dataset:limite]
nombre <- colnames(resultados)
# 8. Las repetimos el número de filas del dataset original (times):
l <- rep(nombre, times=nrow(diputados))
ll <- as.data.frame(l)
nrow(ll)## [1] 161350# 9. Unimos los 3 datasets.
diputados_unidos <- cbind(data_diputados_sub_mesas, resultados_stack, ll)
# nrow(diputados_unidos)
# ncol(diputados_1997_unidos)
# numerocol<-ncol(diputados_1997_unidos)# 10. Extraemos las columnas relevantes:
diputados_f <- diputados_unidos[,c("NOM_CIR", "TIPOMESAP", "NROMESAP", "values", "l" )]
# 11. Asignamos nombres de columnas adecuados.
# names(diputados_f)[1] <- "Distrito"
names(diputados_f)[1] <- "Nombre Circunscripción"
names(diputados_f)[2] <- "Tipo mesa"
names(diputados_f)[3] <- "Numero mesa"
names(diputados_f)[4] <- "Votos"
names(diputados_f)[5] <- "Lista"
# names(diputados_f)[6] <- "Anio"
head(diputados_f,5)## Nombre Circunscripción Tipo mesa Numero mesa Votos Lista
## 1 ARICA 1 1 112 V1
## 2 ARICA 1 1 30 V2
## 3 ARICA 1 1 150 V3
## 4 ARICA 1 1 4 V_NULOS
## 5 ARICA 1 1 0 V_BLANCOS# 12. Creamos la dataset de candidatosn <-"Presidenciales/1989/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1989.xls"
candidatos_a_diputados <- read_xls(n, sheet = 1)
# candidatos_a_diputados <- readRDS("Presidenciales/2013/primerapre2017.rds")
candidatos_a_diputados <- sapply(candidatos_a_diputados, as.character)
candidatos_a_diputados[is.na(candidatos_a_diputados)] <- " "
candidatos_a_diputados <- as.data.frame(candidatos_a_diputados)
head(candidatos_a_diputados,5)## ELECCION FECHA CODIGO NUMERO NOMBRE APELLIDO1 APELLIDO2
## 1 PRESIDENTE 1989 V1 1 HERNAN BUCHI BUC
## 2 PRESIDENTE 1989 V2 2 FRANCISCO JAVIER ERRAZURIZ TALAVERA
## 3 PRESIDENTE 1989 V3 3 PATRICIO AYLWIN AZOCAR
## 4 V_NULOS VOTOS NULOS
## 5 V_BLANCOS VOTOS BLANCOS
## TOTALES ELECTO
## 1 2052116
## 2 1077172
## 3 3850571 PRESIDENTE
## 4 103631
## 5 75237 ### ATENCION ###
dataset_nombres_diputados_sub <- candidatos_a_diputados[ c(3,5:7)]
### ATENCION ###
### ATENCION ###
dataset_nombres_diputados_final <- dataset_nombres_diputados_sub[1:6, ]
### ATENCION ###
dataset_nombres_diputados_final$x <- paste(dataset_nombres_diputados_final$NOMBRE,dataset_nombres_diputados_final$APELLIDO1,dataset_nombres_diputados_final$APELLIDO2)
# diputados_f <- diputados_unidos[,c("CODIGO", "x" )]
names(dataset_nombres_diputados_final)[1] <- "CODIGO"
names(dataset_nombres_diputados_final)[2] <- "x"
dataset_nombres_diputados_final <- dataset_nombres_diputados_final[-c(2,3,4)]
head(dataset_nombres_diputados_final,5)## CODIGO x
## 1 V1 HERNAN BUCHI BUC
## 2 V2 FRANCISCO JAVIER ERRAZURIZ TALAVERA
## 3 V3 PATRICIO AYLWIN AZOCAR
## 4 V_NULOS VOTOS NULOS
## 5 V_BLANCOS VOTOS BLANCOScan_diputados_f <- dataset_nombres_diputados_final[,c("CODIGO","x")]
# can_diputados_f
# 15. Renombramos.
names(can_diputados_f)[1] <- "Lista"
names(can_diputados_f)[2] <- "Nombre del candidato"
# can_diputados_f
# 16. Obtenemos el dataset final.
df = merge( x = diputados_f, y = can_diputados_f, by = "Lista", all.x = TRUE)
nrow(df)## [1] 161350head(df,5)## Lista Nombre Circunscripción Tipo mesa Numero mesa Votos
## 1 COLEGIO RECOLETA NORTE 1 31 1306
## 2 COLEGIO BARON 0 64 524
## 3 COLEGIO PEDRO AGUIRRE S. 1 40 1345
## 4 COLEGIO ANDALIEN 1 60 810
## 5 COLEGIO TALCAHUANO 0 99 814
## Nombre del candidato
## 1 <NA>
## 2 <NA>
## 3 <NA>
## 4 <NA>
## 5 <NA>#saveRDS(df, "senadores_19_1997_corregido.rds")
# 17 Guardamos como rds.# saveRDS(df, "Presidenciales/1989/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1989_final.rds")
# write_xlsx(df, "Presidenciales/1989/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1989_final.xlsx" )pres89_1v <- readRDS("Presidenciales/1989/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1989_final.rds")
pres89_1v$vuelta <- 1
pres89_1v$anio <- 1989
head(pres89_1v,5)## Lista Nombre Circunscripción Tipo mesa Numero mesa Votos
## 1 COLEGIO RECOLETA NORTE 1 31 1306
## 2 COLEGIO BARON 0 64 524
## 3 COLEGIO PEDRO AGUIRRE S. 1 40 1345
## 4 COLEGIO ANDALIEN 1 60 810
## 5 COLEGIO TALCAHUANO 0 99 814
## Nombre del candidato vuelta anio
## 1 <NA> 1 1989
## 2 <NA> 1 1989
## 3 <NA> 1 1989
## 4 <NA> 1 1989
## 5 <NA> 1 1989pres93_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/1993/RESULTADOS-OFICIALES-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1993_ok.xlsx")
pres93_1v$vuelta <- 1
pres93_1v$anio <- 1993
head(pres93_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 ARICA 0 1 4 MANFRED MAX NEFF 1
## 2 C1 MARIA PINTO 1 1 4 MANFRED MAX NEFF 1
## 3 C1 ISLA DE PASCUA 0 3 8 MANFRED MAX NEFF 1
## 4 C1 TUCAPEL (HUEPIL) 0 9 12 MANFRED MAX NEFF 1
## 5 C1 RECOLETA NORTE 0 70 30 MANFRED MAX NEFF 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres99_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/1999/RESULTADOS-OFICIALES-PRIMERA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE1999_ok.xlsx")
pres99_1v$vuelta <- 1
pres99_1v$anio <- 1999
pres99_2v <- read_xlsx( "Presidenciales/1999/RESULTADOS-OFICIALES-SEGUNDA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-1999_ok.xlsx")
pres99_2v$vuelta <- 2
pres99_2v$anio <- 1999
head(pres99_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 ARICA 0 1 1 ARTURO FREI BOL~ 1
## 2 C1 RECOLETA SUR 0 14 1 ARTURO FREI BOL~ 1
## 3 C1 LA PINTANA 1 5 2 ARTURO FREI BOL~ 1
## 4 C1 SAN BERNARDO 1 151 2 ARTURO FREI BOL~ 1
## 5 C1 TALCA 0 133 2 ARTURO FREI BOL~ 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>head(pres99_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C5 PLAYA ANCHA 0 34 88 RICARDO LAGOS E~ 2
## 2 C5 PLAYA ANCHA 0 31 109 RICARDO LAGOS E~ 2
## 3 C5 ARICA 0 38 70 RICARDO LAGOS E~ 2
## 4 C5 ARICA 0 46 112 RICARDO LAGOS E~ 2
## 5 C5 ARICA 0 35 120 RICARDO LAGOS E~ 2
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres05_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/2005/RESULTADOS-OFICIALES-PRIMERA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-2005_ok.xlsx")
pres05_1v$vuelta <- 1
pres05_1v$anio <- 2005
pres05_2v <- read_xlsx( "Presidenciales/2005/RESULTADOS-OFICIALES-SEGUNDA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-2005_ok.xlsx")
pres05_2v$vuelta <- 2
pres05_2v$anio <- 2005
head(pres05_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 ARICA 0 1 52 SEBASTIAN PIÑER~ 1
## 2 C1 CERRO ÑIELOL 0 44 67 SEBASTIAN PIÑER~ 1
## 3 C1 PUTAENDO 0 2 54 SEBASTIAN PIÑER~ 1
## 4 C1 EL CENTRO 1 114 42 SEBASTIAN PIÑER~ 1
## 5 C1 PEUMO 0 15 57 SEBASTIAN PIÑER~ 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>head(pres05_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 ARICA 0 1 104 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 2 C1 QUINTERO 0 19 95 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 3 C1 SAN NICOLAS 0 10 127 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 4 C1 VALDIVIA 1 80 71 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 5 C1 PUDAHUEL 0 23 72 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres09_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/2009/RESULTADOS-OFICIALES-PRIMERA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-2009_ok.xlsx")
pres09_1v$vuelta <- 1
pres09_1v$anio <- 2009
pres09_2v <- read_xlsx( "Presidenciales/2009/RESULTADOS-OFICIALES-SEGUNDA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE2009_ok.xlsx")
pres09_2v$vuelta <- 2
pres09_2v$anio <- 2009
head(pres09_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 IQUIQUE 1 1 9 JORGE ARRATE 1
## 2 C1 VALDIVIA 0 82 6 JORGE ARRATE 1
## 3 C1 LA PINTANA 1 58 11 JORGE ARRATE 1
## 4 C1 CAUQUENES 1 20 2 JORGE ARRATE 1
## 5 C1 LOS ANDES 1 58 18 JORGE ARRATE 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>head(pres09_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C3 IQUIQUE 1 1 123 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 2 C3 MIRAFLORES 0 5 95 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 3 C3 EL PUERTO 0 85 100 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 4 C3 CHILLAN 0 64 92 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## 5 C3 TALCA 1 195 176 SEBASTIAN PIÑER~ 2
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres13_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/2013/PRESIDENTE-2013-PRIMERA-VOTACION_final.xlsx")
pres13_1v$vuelta <- 1
pres13_1v$anio <- 2013
pres13_2v <- read_xlsx( "Presidenciales/2013/RESULTADOS-OFICIALES-SEGUNDA-VOTACION-PRESIDENTE-2013_final.xlsx")
pres13_2v$vuelta <- 2
pres13_2v$anio <- 2013
head(pres13_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C1 ANTOFAGASTA SUR 0 160 47 PARISI FERNANDE~ 1
## 2 C1 ANTOFAGASTA SUR 0 161 36 PARISI FERNANDE~ 1
## 3 C1 ANTOFAGASTA SUR 0 162 39 PARISI FERNANDE~ 1
## 4 C1 ANTOFAGASTA SUR 0 172 29 PARISI FERNANDE~ 1
## 5 C1 ANTOFAGASTA SUR 0 169 38 PARISI FERNANDE~ 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>head(pres13_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 C6 SAN ANTONIO 1 21 118 BACHELET JERIA ~ 2
## 2 C6 SAN ANTONIO 1 22 119 BACHELET JERIA ~ 2
## 3 C6 SAN ANTONIO 1 27 127 BACHELET JERIA ~ 2
## 4 C6 SAN ANTONIO 1 28 123 BACHELET JERIA ~ 2
## 5 C6 SAN ANTONIO 1 23 124 BACHELET JERIA ~ 2
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres17_1v <- read_xlsx( "Presidenciales/2017/RESULTADOS-OFICIALES-PRIMERA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-2017.xlsx")
pres17_1v$vuelta <- 1
pres17_1v$anio <- 2017
pres17_2v <- read_xlsx( "Presidenciales/2017/RESULTADOS-OFICIALES-SEGUNDA-VOTACION-ELECCION-DE-PRESIDENTE-2017.xlsx")
pres17_2v$vuelta <- 2
pres17_2v$anio <- 2017
head(pres17_1v,5)## # A tibble: 5 x 7
## `Nombre Circunscri~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos Lista vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 2 1 CAROLINA G~ 1 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 12 2 JOSÉ ANTON~ 1 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 56 3 SEBASTIÁN ~ 1 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 17 4 ALEJANDRO ~ 1 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 12 5 BEATRIZ SA~ 1 2017head(pres17_2v,5)## # A tibble: 5 x 7
## `Nombre Circunscri~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos Lista vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 73 3 SEBASTIÁN ~ 2 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 33 4 ALEJANDRO ~ 2 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 0 VOTOS NULOS 2 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 1 VOTOS BLANCO 2 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 107 TOTAL MESA 2 2017names(pres17_1v)[5]<- "Nombre del candidato"
head(pres17_1v,5)## # A tibble: 5 x 7
## `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 2 1 CAROLINA GOIC~ 1 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 12 2 JOSÉ ANTONIO ~ 1 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 56 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 1 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 17 4 ALEJANDRO GUI~ 1 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 12 5 BEATRIZ SANCH~ 1 2017names(pres17_2v)[5]<- "Nombre del candidato"
head(pres17_2v,5)## # A tibble: 5 x 7
## `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 73 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 2 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 33 4 ALEJANDRO GUI~ 2 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 0 VOTOS NULOS 2 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 1 VOTOS BLANCO 2 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 107 TOTAL MESA 2 2017pres17_1v$Lista <- NA
pres17_2v$Lista <- NAhead(pres17_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 2 1 CAROLINA GOIC~ 1 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 12 2 JOSÉ ANTONIO ~ 1 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 56 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 1 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 17 4 ALEJANDRO GUI~ 1 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 12 5 BEATRIZ SANCH~ 1 2017
## # ... with 1 more variable: Lista <lgl>head(pres17_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta anio
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 IQUIQUE 0 1 73 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 2 2017
## 2 IQUIQUE 0 1 33 4 ALEJANDRO GUI~ 2 2017
## 3 IQUIQUE 0 1 0 VOTOS NULOS 2 2017
## 4 IQUIQUE 0 1 1 VOTOS BLANCO 2 2017
## 5 IQUIQUE 0 1 107 TOTAL MESA 2 2017
## # ... with 1 more variable: Lista <lgl>pres17_1v <- pres17_1v[,c(8,1,2,3,4,5,6,7)]
head(pres17_1v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <lgl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 NA IQUIQUE 0 1 2 1 CAROLINA GOIC~ 1
## 2 NA IQUIQUE 0 1 12 2 JOSÉ ANTONIO ~ 1
## 3 NA IQUIQUE 0 1 56 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 1
## 4 NA IQUIQUE 0 1 17 4 ALEJANDRO GUI~ 1
## 5 NA IQUIQUE 0 1 12 5 BEATRIZ SANCH~ 1
## # ... with 1 more variable: anio <dbl>pres17_2v <- pres17_2v[,c(8,1,2,3,4,5,6,7)]
head(pres17_2v,5)## # A tibble: 5 x 8
## Lista `Nombre Circuns~ `Tipo mesa` `Numero mesa` Votos `Nombre del can~ vuelta
## <lgl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 NA IQUIQUE 0 1 73 3 SEBASTIÁN PIÑ~ 2
## 2 NA IQUIQUE 0 1 33 4 ALEJANDRO GUI~ 2
## 3 NA IQUIQUE 0 1 0 VOTOS NULOS 2
## 4 NA IQUIQUE 0 1 1 VOTOS BLANCO 2
## 5 NA IQUIQUE 0 1 107 TOTAL MESA 2
## # ... with 1 more variable: anio <dbl># pres89_1v
# pres93_1v
# pres99_1v
# pres99_2v
# pres05_1v
# pres05_2v
# pres09_1v
# pres09_2v
# pres13_1v
# pres13_2v
# pres17_1v
# pres17_2vpres_unidos <- rbind(
pres89_1v,
pres93_1v,
pres99_1v,
pres99_2v,
pres05_1v,
pres05_2v,
pres09_1v,
pres09_2v,
pres13_1v,
pres13_2v,
pres17_1v,
pres17_2v
)
head(pres_unidos,5)## Lista Nombre Circunscripción Tipo mesa Numero mesa Votos
## 1 COLEGIO RECOLETA NORTE 1 31 1306
## 2 COLEGIO BARON 0 64 524
## 3 COLEGIO PEDRO AGUIRRE S. 1 40 1345
## 4 COLEGIO ANDALIEN 1 60 810
## 5 COLEGIO TALCAHUANO 0 99 814
## Nombre del candidato vuelta anio
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