Votaciones en el Congreso
Importamos librerías
if (!"tidyverse" %in% installed.packages()) {install.packages("tidyverse")}
if (!"jsonlite" %in% installed.packages()) {install.packages("jsonlite")}
if (!"ggalluvial" %in% installed.packages()) {install.packages("ggalluvial")}
if (!"ggwordcloud" %in% installed.packages()) {install.packages("ggwordcloud")}
if (!"ggrepel" %in% installed.packages()) {install.packages("ggrepel")}
library(tidyverse)
library(jsonlite)
library(ggalluvial)
library(ggwordcloud)
library(ggrepel)Leemos El fichero de la votación y el de diputados
# Cuidado porque esta url puede cambiar
diputados <- fromJSON("https://www.congreso.es/webpublica/opendata/diputados/DiputadosActivos__20221229063010.json")
# Votación malversación
data <- fromJSON("https://www.congreso.es/webpublica/opendata/votaciones/Leg14/Sesion226/20221215/Votacion020/VOT_20221215191151.json")
nombre_votación <-"Reducción de penas por malversación"
# Votación de Ley Solo Si es Si
#data <- fromJSON("https://www.congreso.es/webpublica/opendata/votaciones/Leg14/Sesion196/20220825/Votacion008/VOT_20220825173242.json")
#nombre_votación <- "Ley del solo Sí es Sí"
# Votación de Ley Trans
#data <- fromJSON("https://www.congreso.es/webpublica/opendata/votaciones/Leg14/Sesion229/20221222/Votacion371/VOT_20221222175412.json")
#nombre_votación <- "Ley Trans"Preparamos los datos
# Agrupamos las formaciones electorales por partido para simplificar etiquetas
PSOE <- c("PSOE","PSC-PSOE","PsdeG-PSOE","PSE-EE-PSOE")
PP<- c ("PP","PP-FORO")
UP <- c("UP","ECP-GUAYEM EL CANVI", "EC-UP")
partidos_grandes <- c ("PSOE","PP","UP","Vox", "ERC-S","Cs")
progresistas <- c("PSOE","UP", "ERC-S" ,"MÁS PAÍS-EQUO","EH Bildu","CUP-PR","MÁS PAÍS-EQUO",
"¡Teruel Existe!","BNG","CCa-PNC-NC","MÉS COMPROMÍS" ,"NC-CCa-PNC")
conservadores <- c("PP", "Vox","Cs","EAJ-PNV","JxCat-JUNTS (Junts)","JxCat-JUNTS (PDeCAT)","NA+","PRC")
nacionalistas <- c ( "ERC-S","EAJ-PNV","EH Bildu","JxCat-JUNTS (Junts)","JxCat-JUNTS (PDeCAT)","CUP-PR",
"NA+","¡Teruel Existe!","PRC","BNG","CCa-PNC-NC","MÉS COMPROMÍS","NC-CCa-PNC")
informacion <- data$informacion
totales <- data$totales
votaciones <- data$votaciones
# Creamos una columna con el partido de cada formación electoral
diputados <- diputados %>%
mutate (partido = ifelse (FORMACIONELECTORAL %in% PSOE,"PSOE",
ifelse (FORMACIONELECTORAL %in% PP,"PP",
ifelse (FORMACIONELECTORAL %in% UP,"UP",FORMACIONELECTORAL)))) %>%
mutate (ideologia = ifelse (partido %in% progresistas, "Progresista","Conservador" )) %>%
mutate (ambito = ifelse (partido %in% nacionalistas, "Nacionalista-Regionalista","Nacional" ))
# Ordenamos los partidos por votos
orden_partidos <- diputados %>%
group_by (partido) %>%
summarise(escanios = n()) %>%
ungroup() %>%
arrange (-escanios)
print (unique (orden_partidos$partido))## [1] "PSOE" "PP" "Vox"
## [4] "UP" "ERC-S" "Cs"
## [7] "EAJ-PNV" "EH Bildu" "JxCat-JUNTS (Junts)"
## [10] "JxCat-JUNTS (PDeCAT)" "CUP-PR" "MÁS PAÍS-EQUO"
## [13] "NA+" "¡Teruel Existe!" "BNG"
## [16] "CCa-PNC-NC" "MÉS COMPROMÍS" "NC-CCa-PNC"
## [19] "PRC"diputados$partido <- factor (diputados$partido, levels = unique (orden_partidos$partido))
# Damos color a los partidos
color_partidos <- rev(c("PSOE" = "#FF0000","PP" = "#09DBDE","Vox"= "#11CA08", "UP" = "#6329CF", "ERC-S" = "#F2C005",
"Cs"= "#FF7800", "EAJ-PNV" = "#298B13",
"EH Bildu" = "#ACE155", "JxCat-JUNTS (Junts)" = "#36E0C4", "JxCat-JUNTS (PDeCAT)" = "#585754",
"CUP-PR" = "#585754", "MÁS PAÍS-EQUO" = "#26CF96",
"NA+" = "#585754", "¡Teruel Existe!" = "#585754" , "BNG" = "#585754", "CCa-PNC-NC" = "#585754",
"MÉS COMPROMÍS" = "#585754", "NC-CCa-PNC" = "#585754", "PRC" = "#585754"))
# Ordenamos los votos
orden_voto <- c("Sí","No","Abstención","No vota")
votaciones$voto <- factor (votaciones$voto, levels = orden_voto)
# damos color a los votos
color_voto <- c("Sí" = "#028504","No" = "#DC1403","Abstención" = "#585754","No vota" = "black")
# Unimos votación y partidos
votaciones <- merge(votaciones,diputados, by.x="diputado", by.y ="NOMBRE") Vista en diagrama de barras
ggplot(data = votaciones,
aes(x = voto, fill=partido)) +
geom_bar( aes( y = ..count..),
stat="count",
position ="stack",
width=.17,
alpha =1) +
geom_text_repel( aes(label = partido, y = ..count.., color = partido),
stat="count",
position =position_stack(),
max.overlaps=20,
#nudge_x = 0.2, # Ajuste eje x
#nudge_y = 0, # Ajuste eje y
force = 1.5,
#force_pull =2,
direction="y",
vjust = 1.6,
hjust = 1,
segment.size = 0.2,
segment.linetype = 2,
size =3,
fontface="bold") +
scale_fill_manual(values = color_partidos) +
scale_color_manual(values = color_partidos) +
labs(title = paste("Votación en el Congreso de los Diputados, sesión", informacion$sesion, informacion$fecha),
subtitle = nombre_votación,
x="",y="",
caption = "@congosto")+
theme_minimal() +
theme (legend.position = "none",
panel.border = element_blank(),
axis.text.x=element_text(size=14))
Vista en aluvial del voto de las minorías
votaciones_minorias <- votaciones %>%
filter (!partido %in% partidos_grandes) %>%
group_by (partido,voto) %>%
summarise(mum_votos = n(),
.groups = "drop") %>%
ungroup()
ggplot(data = votaciones_minorias,
aes(y = mum_votos,
axis1 = partido, axis2 = voto)) +
geom_alluvium(aes(fill = voto), width = 1/12) +
geom_stratum(width = 1/12, fill = "#585754", color = "grey") +
geom_label(stat = "stratum", aes(label = after_stat(stratum))) +
scale_x_discrete(limits = c("Partido", "Voto"), expand = c(.05, .05)) +
scale_fill_manual (values = color_voto) +
guides(fill = "none") +
guides(color = "none") +
labs(title = paste("Votación en el Congreso de los Diputados (minorías), sesión", informacion$sesion, informacion$fecha),
subtitle = nombre_votación,
x="",y="",
caption = "@congosto")+
theme_minimal() +
theme ( axis.text.x=element_text(size=14))
Votos de los diputados por tipo de voto
votaciones_diputados <- votaciones %>%
group_by (partido,diputado,voto) %>%
summarise(freq = n(),
.groups = "drop") %>% # Calculamos la frecuencia de cada palabra
ungroup () %>%
arrange (voto) # Ordenamos por voto
ggplot() +
# Dibujamos la nube de palabras
geom_text_wordcloud_area(data = votaciones_diputados ,
aes(label = diputado, color = partido),
size =3,
angle = 0.35) +
# Definimos la proporción del tamaño de las letras según frecuencia
# Aplicamos una paleta de color
scale_color_manual(values = color_partidos) +
# Definimos el título principal y el de los ejes
labs(title = paste("Votación de los diputados del Congreso, sesión", informacion$sesion, informacion$fecha),
subtitle = nombre_votación,
x="",y="",
caption = "@congosto")+
facet_wrap(~voto ) +
# Aplicamos un template minimalista
theme_minimal() +
theme (title = element_text(size=22),
strip.text = element_text(size=20))
## Votaciones por bloques ideologicos/ Ámbito
ggplot(data = votaciones,
aes(x = voto, fill=partido)) +
geom_bar( aes( y = ..count..),
stat="count",
show.legend = FALSE,
position ="stack",
width=.17,
alpha =1) +
geom_text_repel( aes(label = partido, y = ..count.., color = partido),
stat="count",
show.legend = FALSE,
position =position_stack(),
max.overlaps=20,
#nudge_x = 0.2, # Ajuste eje x
#nudge_y = 0, # Ajuste eje y
force = 1,
#force_pull =2,
direction="y",
vjust = 1.3,
hjust = 1,
segment.size = 0.2,
segment.linetype = 2,
size =3,
fontface="bold") +
scale_fill_manual(values = color_partidos) +
scale_color_manual(values = color_partidos) +
# Definimos el título principal y el de los ejes
labs(title = paste("Votación por partidos, sesión", informacion$sesion, informacion$fecha),
subtitle = nombre_votación,
x="",y="",
caption = "@congosto")+
facet_grid(ambito ~ ideologia ) +
# Aplicamos un template minimalista
theme_minimal() +
theme (legend.position = "top",
strip.text = element_text(size=16),
panel.background = element_rect())