Exemplos vis

por_partido %>% 
  top_n(5, bancada) %>% 
  ggplot(aes(y = "", x = governismo)) + 
  geom_point(size = 6.5, alpha = .5, shape = 21, fill = "lightseagreen") + 
  scale_y_discrete(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) + 
  labs(
    title = "Governismo entre os maiores partidos da Câmara", 
    subtitle = "Votações de jan/2019 a maio/2020")

por_partido %>% 
  ggplot(aes(y = "", x = governismo)) + 
  geom_point(size = 6.5, alpha = .5, shape = 21, fill = "lightseagreen") + 
  scale_y_discrete(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) + 
  labs(
    title = "Governismo para mais partidos na Câmara", 
    subtitle = "Partidos com pelo menos 5 deputados. Votações de jan/2019 a maio/2020")

por_partido %>% 
  ggplot(aes(x = governismo)) + 
  geom_dotplot(binwidth = .025,shape = 21, fill = "lightseagreen") + 
  scale_y_continuous(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) + 
  labs(
    title = "Governismo para mais partidos na Câmara", 
    subtitle = "Partidos com pelo menos 5 deputados. Votações de jan/2019 a maio/2020")

presencas %>% 
  ggplot(aes(x = presenca)) + 
  geom_dotplot(binwidth = .015,shape = 21, fill = "#f9d6ab", stackdir = 'center') + 
  scale_y_continuous(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) +
  labs(
    title = "Presença nas votações nominais", 
    x = "Presença nas votações",
    subtitle = "Deputado/as . Votações de jan/2019 a maio/2020")

presencas %>% 
  filter(deputado_siglaPartido %in% c("PSB", "PT", "PSL")) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(deputado_siglaPartido, presenca), y = presenca)) + 
  geom_dotplot(binwidth = .015, fill = "#f9d6ab", stackdir = 'center', binaxis = "y") + 
  scale_y_percent(limits = c(0, 1.1)) +
  coord_flip() + 
  labs(
    title = "Presença nas votações nominais", 
    y = "Presença nas votações",
    x = "",
    subtitle = "Deputado/as . Votações de jan/2019 a maio/2020")

presencas %>% 
  filter(deputado_siglaPartido %in% c("PSB", "PT", "PSL")) %>% 
  group_by(deputado_siglaPartido) %>% 
  summarise(presenca = mean(presenca)) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(deputado_siglaPartido, presenca), y = presenca)) + 
  geom_col(fill = "#f9d6ab", color = "black", width = .6) +
  scale_y_percent(limits = c(0, 1.1)) +
  coord_flip() + 
  labs(
    title = "Presença nas votações nominais", 
    y = "Presença nas votações",
    x = "",
    subtitle = "Média por partido. Votações de jan/2019 a maio/2020")

presencas %>% 
  ggplot(aes(x = presenca)) + 
  geom_density(fill = "#f9d6ab", color = "black") + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) +
  labs(
    title = "Presença nas votações nominais", 
    x = "Presença nas votações",
    y = "Deputado/as",
    subtitle = "Deputado/as . Votações de jan/2019 a maio/2020")

por_partido %>% 
  ggplot(aes(x = governismo)) + 
  geom_histogram(binwidth = .05, fill = "lightseagreen", colour = "black", boundary = 0) + 
  scale_x_percent(limits = c(0, 1.1)) + 
  labs(
    title = "Governismo para mais partidos na Câmara", 
    subtitle = "Partidos com pelo menos 5 deputados. Votações de jan/2019 a maio/2020", 
    y = "Número de partidos")