Eleições 2022 no MS

## Baixar os dados do TSE em MS ##

## Fonte: https://sig.tse.jus.br/ords/dwapr/seai/r/sig-eleicao/home?session=10101393156264

library(readr)
candidatos = read_csv("votacao_candidato.csv")
candidatos = candidatos[candidatos$ds_cargo == "Governador", ]
candidatos

## Cruzamento dos códigos municipais entre TSE e IBGE ##

## Fonte: https://basedosdados.org/dataset/codigos-nacionais-ddd?external_link=Baixar+%28dados.gov.br%29
library(dplyr)
data <- read_csv("C:/Users/User/Documents/data000000000000.csv")
data <- data %>% select(,1, 3,21)
colnames(data)[2] <- "cd_municipio"
data = data[data$sigla_uf == "MS", ]
data

## Organizando os Dados ##

candidatos <- full_join(candidatos, data, by='cd_municipio')
colnames(candidatos)[9] <- "code_muni"
result <- full_join(mun_ms, candidatos, by='code_muni')

## Rankeando os candidatos mais votados por município ##
  
result <- result %>%
dplyr::group_by(code_muni) %>%
dplyr::mutate(rank = dplyr::dense_rank(dplyr::desc(qt_votos_nominais)))
result = result[result$rank == 1, ]
result

## Fazendo o Mapa ##

library(ggplot2)
ggplot(result) +
  geom_sf(data=result, aes(fill=nm_candidato), color= "black", size=.15)+
  scale_fill_manual(values=c('darkgoldenrod1', 'cornflowerblue', 'darkolivegreen3', 'brown3'), name="Candidatos")+
  labs(caption='Fonte: TSE - Mapa feito por Rafael Yaguinuma') +
  theme(panel.grid = element_line(colour = "transparent"),
        panel.background = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank())