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Adds computos distritales federales 2021
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@emagar
emagar committed Jun 23, 2021
1 parent 98384bf commit 39b51f6
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Showing 13 changed files with 172,081 additions and 2,726 deletions.
63 changes: 41 additions & 22 deletions code/agg-prep-ca-to-mu.r
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -11,41 +11,60 @@ d2 <- d # duplicate
d <- d2

# clean
sel <- which(colnames(d) %in% c("CLAVE_CASILLA", "CLAVE_ACTA", "ID_ESTADO", "ESTADO", "SECCION", "ID_CASILLA", "TIPO_CASILLA", "EXT_CONTIGUA", "UBICACION_CASILLA", "TIPO_ACTA", "TOTAL_BOLETAS_SOBRANTES", "TOTAL_PERSONAS_VOTARON", "TOTAL_REP_PARTIDO_CI_VOTARON", "TOTAL_VOTOS_SACADOS"))
sel <- which(colnames(d) %in% c("CLAVE_CASILLA", "CLAVE_ACTA", "NOMBRE_ESTADO", "SECCION", "ID_CASILLA", "TIPO_CASILLA", "EXT_CONTIGUA", "CASILLA", "NUM_ACTA_IMPRESO", "OBSERVACIONES", "MECANISMOS_TRASLADO", "FECHA_HORA"))
d <- d[,-sel]

# turn characters into NAs
tmp <- d[,3:24]
tmp <- d[,c(1:2,4:26)]
tmp <- lapply(tmp, as.numeric)
tmp <- as.data.frame(do.call(cbind,tmp))
tmp[is.na(tmp)] <- 0
head(tmp)
d[,3:24] <- tmp
d[,c(1:2,4:26)] <- tmp

d <- within(d, expr = {
PAN <- ave(PAN, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PRI <- ave(PRI, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PRD <- ave(PRD, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PT <- ave(PT, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PVEM <- ave(PVEM, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
MC <- ave(MC, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
MOR <- ave(MOR, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PES <- ave(PES, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
RSP <- ave(RSP, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
FM <- ave(FM, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
CAND_IND_1 <- ave(CAND_IND_1, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
CAND_IND_2 <- ave(CAND_IND_2, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
C_PT_MOR <- ave(C_PAN_PRI_PRD, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
C_PAN_PRI_PRD <- ave(C_PAN_PRI_PRD, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
C_PAN_PRI <- ave(C_PAN_PRI, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
C_PAN_PRD <- ave(C_PAN_PRD, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
C_PRI_PRD <- ave(C_PRI_PRD, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
LISTA_NOMINAL <- ave(LISTA_NOMINAL, as.factor(ID_MUNICIPIO), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PAN <- ave(PAN, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PRI <- ave(PRI, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PRD <- ave(PRD, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PVEM <- ave(PVEM, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PT <- ave(PT, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
MC <- ave(MC, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
MORENA <- ave(MORENA, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PES <- ave(PES, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
RSP <- ave(RSP, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
FXM <- ave(FXM, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
CI <- ave(CI, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PAN.PRI.PRD <- ave(PAN.PRI.PRD, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PAN.PRI <- ave(PAN.PRI, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PAN.PRD <- ave(PAN.PRD, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PRI.PRD <- ave(PRI.PRD, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PVEM.PT.MORENA <- ave(PVEM.PT.MORENA, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PVEM.PT <- ave(PVEM.PT, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PVEM.MORENA <- ave(PVEM.MORENA, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
PT.MORENA <- ave(PT.MORENA, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
CANDIDATO.A.NO.REGISTRADO.A <- ave(CANDIDATO.A.NO.REGISTRADO.A, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
VOTOS.NULOS <- ave(VOTOS.NULOS, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
TOTAL_VOTOS_CALCULADOS <- ave(TOTAL_VOTOS_CALCULADOS, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
LISTA_NOMINAL_CASILLA <- ave(LISTA_NOMINAL_CASILLA, as.factor(ID_ESTADO + ID_DISTRITO/100), FUN=sum, na.rm=TRUE);
}
)

# drop redundant cols
d <- d[duplicated(d$ID_MUNICIPIO)==FALSE,]
d <- d[duplicated(as.factor(d$ID_ESTADO + d$ID_DISTRITO/100))==FALSE,]

# rename some cols
sel <- grep("LISTA", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "lisnom"
sel <- grep("NO.REG", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "nr"
sel <- grep("NULOS", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "nul"
sel <- grep("ID_ESTADO", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "edon"
sel <- grep("ID_DISTRITO", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "disn"
sel <- grep("NOMBRE_DIS", colnames(d))
colnames(d)[sel] <- "cabecera"

# add coals

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4 changes: 2 additions & 2 deletions code/df.r
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Expand Up @@ -4,7 +4,7 @@ dd <- "/home/eric/Desktop/MXelsCalendGovt/elecReturns/data/"
setwd(dd)

# read raw data file
dat <- read.csv(file = "dfdf1979-on.csv", stringsAsFactors = FALSE)
dat <- read.csv(file = "dfdf1979-present.csv", stringsAsFactors = FALSE)
table(dat$yr, dat$dextra, useNA = "always")
dim(dat)

Expand Down Expand Up @@ -687,7 +687,7 @@ colnames(dat)
#sel <- dat$yr>=1985
#dat <- dat[sel,] # drop early years
dat$ord <- 1:nrow(dat)
write.csv(dat, file = "dfdf1979-on.coalAgg.csv", row.names = FALSE)
write.csv(dat, file = "dfdf1979-present.coalAgg.csv", row.names = FALSE)



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