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Commit 6503c58f authored by untergeekDE's avatar untergeekDE
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getestete Version 1.9

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R/aktualisiere_karten.R 0 → 100644
+ 49
− 0
View file @ 6503c58f
#' aktualisiere_karten.R
aktualisiere_karten <- function(wl_url = wahllokale_url) {
# Lies Ortsteil-Daten ein und vergleiche
neue_orts_df <- lies_gebiet(wl_url) %>%
aggregiere_stadtteile() %>%
mutate(quorum = ifelse(wahlberechtigt == 0,
NA,
ja / wahlberechtigt * 100)) %>%
mutate(status = ifelse(meldungen_anz == 0,
NA,
paste0(ifelse(meldungen_anz < meldungen_max,
"TREND ",""),
ifelse(ja < nein,
"NEIN",
ifelse(quorum < 30,
"JA",
"JA QUORUM")))
))
alte_orts_df <- hole_letztes_df("daten/ortsteile")
# Datenstand identisch? Dann brich ab.
if(vergleiche_stand(alte_orts_df,neue_orts_df)) {
return(FALSE)
} else {
# Zeitstempel holen
archiviere(neue_orts_df,"daten/ortsteile")
ts <- neue_orts_df %>% pull(zeitstempel) %>% last()
# Datentabelle übertragen
dw_data_to_chart(neue_orts_df,choropleth_id)
dw_data_to_chart(neue_orts_df,symbol_id)
dw_data_to_chart(neue_orts_df,tabelle_id)
# Anmerkungen aktualisieren
wahlberechtigt <- neue_orts_df %>% pull(wahlberechtigt) %>% sum()
# Prozentsatz ausgezählte Stimmen: abgerundet auf ganze Prozent
ausgezählt <- floor(wahlberechtigt / ffm_waehler *100)
annotate_str <- generiere_auszählungsbalken(ausgezählt,
anz = neue_orts_df %>% pull(meldungen_anz) %>% sum(),
max = neue_orts_df %>% pull(meldungen_max) %>% sum(),
ts = ts)
dw_edit_chart(symbol_id,annotate=annotate_str)
dw_edit_chart(choropleth_id,annotate=annotate_str)
dw_edit_chart(tabelle_id,annotate=annotate_str)
dw_publish_chart(symbol_id)
dw_publish_chart(choropleth_id)
dw_publish_chart(tabelle_id)
return(TRUE)
}
}
\ No newline at end of file
R/daten_vorbereiten.R 0 → 100644
+ 68
− 0
View file @ 6503c58f
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
# Hilfsroutinen, die die Index-Dateien generieren
source("lies_aktuellen_stand.R")
tmp_df <- lies_stand(stand_url)
#---- Generiere Zentroide aus JSON ----
library(jsonlite)
# Hole die Wahlergebnisse der OB-Wahl 2018 - mit den Wählerzahlen.
#
# Nach Auskunft von Michael Wolfsteiner, Leiter des Wahlamts,
# ist die Zahl der Wahlberechtigen derzeit bei ca. 510.000
# (endgültig steht das erst am 6.11. um 18 Uhr fest).
# Daran gemessen sind die hier verwendeten Zahlen um ca 1% zu niedrig -
# auch wenn es nach Stadtteil stärker schwanken wird:
# ich glaube, das kann man verschmerzen.
ob2018stadtteile <- read_delim("index/ob2018stadtteile.csv",
delim = ";",
escape_double = FALSE,
locale = locale(date_names = "de",
decimal_mark = ",",
grouping_mark = ".",
encoding = "ISO-8859-1"),
trim_ws = TRUE)
tmp <- fromJSON("shapefile/zentroide.geojson")
# unnest_wider dauert eeeewig lang, aber funktioniert
stadtteile_df <- tibble(nr=tmp$features$properties$STT,
name = tmp$features$properties$NAME,
latlon = tmp$features$geometry$coordinates) %>%
unnest_wider(latlon) %>%
rename(lat =4, lon = 3) %>%
left_join(ob2018stadtteile %>%
select(nr = Stadtteilnummer,
wahlberechtigt_2018 = 5,
waehler_2018 = 6,
gueltig_2018 = 11,
feldmann_2018 = 14),
by = "nr")
# df enthält jetzt:
# - nr (des Stadtteils)
# - name
# - lat
# - lon
write_csv(stadtteile_df,"index/stadtteile.csv")
#---- Die Index-Daten alle in ein handliches .rda verpacken----
stadtteile_df <- read_csv("index/stadtteile.csv")
zuordnung_wahllokale_df <- read_csv("index/zuordnung_wahllokale.csv")
opendata_wahllokale_df <- read_csv2("index/opendata-wahllokale.csv")
save(stadtteile_df,zuordnung_wahllokale_df,opendata_wahllokale_df,file ="index/index.rda")
R/feldmann_o_meter.R 0 → 100644
+ 92
− 0
View file @ 6503c58f
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
rm(list=ls())
source("R/messaging.R")
source("R/lies_aktuellen_stand.R")
source("R/aktualisiere_karten.R")
#----aktualisiere_fom() ----
aktualisiere_fom <- function() {
# Einlesen: Feldmann-o-meter-Daten so far.
# Wenn die Daten noch nicht existieren, generiere ein leeres df.
if(file.exists("daten/fom_df.rds")) {
fom_df <- readRDS("daten/fom_df.rds")
} else {
# Leeres df mit einer Zeile
fom_df <- tibble(zeitstempel = as_datetime("2022-11-02 18:00:00 CET"),
meldungen_anz = 0,
meldungen_max = 575,
# Ergebniszellen
wahlberechtigt = 0,
# Mehr zum Wahlschein hier: https://www.bundeswahlleiter.de/service/glossar/w/wahlscheinvermerk.html
waehler_regulaer = 0,
waehler_wahlschein = 0,
wahler_nv = 0,
stimmen = 0,
stimmen_wahlschein = 0,
ungueltig = 0,
gueltig = 0,
ja = 0,
nein = 0)
# SAVE kann man sich schenken; df ist schneller neu erzeugt
# save(feldmann_df,"daten/feldmann_df.rda")
}
# Daten zur Sicherheit sortieren, dann die letzte Zeile rausziehen
letzte_fom_df <- fom_df %>%
arrange(zeitstempel) %>%
tail(1)
# Neue Daten holen (mit Fehlerbehandlung)
wahllokale_df <- lies_gebiet(wahllokale_url)
neue_fom_df <- wahllokale_df %>%
# Namen raus
select(-name,-nr) %>%
# Daten aufsummieren
summarize(zeitstempel = last(zeitstempel),
across(2:ncol(.), ~ sum(.,na.rm=T)))
# Alte und neue Daten identisch? Dann brich ab.
if (vergleiche_stand(letzte_fom_df,neue_fom_df)) {
return(FALSE)
} else {
# Archiviere die Rohdaten
archiviere(wahllokale_df,"archiv/wahllokale/")
# Ergänze das fom_df um die neuen Daten und sichere es
fom_df <- fom_df %>% bind_rows(neue_fom_df)
saveRDS(fom_df,"daten/fom_df.rds")
# Bilde das Dataframe
# Aktualisiere auch die Stadtteilkarten
aktualisiere_karten()
# Sende die Daten an Datawrapper und aktualisiere
fom_dw_df <- fom_df %>%
mutate(ausgezählt = wahlberechtigt / ffm_waehler *100) %>%
mutate(prozent30 = wahlberechtigt * 0.3) %>%
mutate(quorum = ja / wahlberechtigt * 100) %>%
select(ausgezählt, wahlberechtigt, ungueltig, ja, nein, quorum, prozent30) %>%
# Noch den Endpunkt der 30-Prozent-Linie
bind_rows(tibble(ausgezählt = 100, prozent30 = ffm_waehler * 0.3))
dw_data_to_chart(fom_dw_df,fom_id)
dw_publish_chart(fom_id)
# Teams-Meldung
teams_meldung(title="Feldmann-o-meter","Update: ",
floor(neue_fom_df$wahlberechtigt/ ffm_waehler * 100),
"% ausgezählt")
}
}
#---- MAIN ----
# Ruft aktualisiere_fom() auf
# (die dann wieder aktualisiere_karten() aufruft)
R/generiere_balken.R 0 → 100644
+ 150
− 0
View file @ 6503c58f
#' generiere_balken.R
#'
#' Hilfsfunktionen für die Grafikdarstellung in Datawrapper
#' Produzieren den Code für die Fake-Balken
#'
# Hilfsfunktion: Die Prozent-Balken ja/nein generieren
#
# Konstante: Breite der Pufferzellen in px
puffer = 100
generiere_balken <- function (wb, ja, nein, auszählung_beendet) {
if (wb == 0) {
quorum = 0
} else {
quorum = (ja / wb * 100)
}
ja_breite_prozent <- ifelse(quorum >= 30,
100,
floor(quorum / 0.3))
# Nein-Balken:
nein_breite_prozent <- floor(ifelse(nein==0,0, nein / ja) *
# Berechnen als Anteil des Ja-Balkens
ifelse(quorum >= 30,
# Wenn Quorum erreicht, nimmt Ja-Balken volle Breite ein -
100,
# sonst nur diese Breite -
ja_breite_prozent))
# FALLS mehr Nein-Stimmen als Ja-Stimmen abgegeben werden,
# könnte der Algorithmus inkorrekte Daten darstellen, deshlab der Cap bei 100.
if (nein_breite_prozent > 100) { nein_breite_prozent <- 100}
# Funktion in der Funktion: Die Markierungs-Balken brauchen wir 2x.
# Wenn das Quorum erreicht ist, brauchen wir zwei Zellen, um den Strich zu
# produzieren:
markierungsbalken <- function(quorum) {
mbalkencode <- ifelse(quorum >= 30,
# Wenn Quorum erreicht (ja-Balken 100%),
# brauchen wir zwei Zellen, um die Markierung darzustellen
paste0(
"<span style='width:",
# Welchen Anteil haben die 30% am tatsächlich erreichten Quorum?
floor(30 / quorum * 100), # Integer!
"%; height:8px;border-right: 4px solid #000;
;text-align:center;'></span>",
"<span style ='width:",
100 - floor(30 / quorum * 100),
"%; height:8px;'></span>"),
# Nur eine Zelle (100%), wenn das Quorum nicht erreicht ist
"<span style='width:100%;height:8px;border-right:4px solid #000;'></span>")
return(paste0(
# Container
"<span style='height:8px;display: flex;justify-content: space-around;align-items: flex-end; width: 100%;'>",
# Puffer-Zelle linke Spalte
"<span style='width:",
puffer,
"px; '>&nbsp;</span>",
mbalkencode,
"</span>"))
}
# Den Fake-Balken-Code generieren
balkencode <- paste0(
"Ja-Stimmen: (",
# Läuft die Auszählung noch?
ifelse(auszählung_beendet,"","derzeit "),
format(quorum,decimal.mark=",",nsmall=1, digits=3),
"% der Wahlberechtigten; Quorum ",
ifelse(quorum >= 30,
"erreicht)",
"nicht erreicht)"),
# Container Fakebalken 1: Ja-Stimmen
"<span style='height:32px;display:flex;flex-direction:column;width:100%;'>",
markierungsbalken(quorum),
# Container Ja-Stimmen-Balken
"<span style='height:16px;display: flex;justify-content: space-around;align-items: flex-end; width: 100%;'>",
# Pufferzelle mit Stimmenzahl
"<span style='width:",puffer,"px; text-align:left;font-size:90%;'>",
format(ja,decimal.mark = ",",big.mark = "."),
"</span>",
# Blauer Balken
"<span style='width:",
ja_breite_prozent, #integer!
"%; background:#005293; height:16px;'></span>",
# Grauer Balken
"<span style='width:",
100-ja_breite_prozent, #integer!
"%; background:#a6abb0; height:16px;",
# Wenn Quorum nicht erreicht, Zielmarken-Strich am rechten Rand des Balkens
ifelse(quorum < 30, "border-right: 4px solid #000;",""),
"'></span>",
# Ende Container Ja-Stimmen-Balken
"</span>",
markierungsbalken(quorum),
# Ende Container Fakebalken 1
"</span>",
"Nein-Stimmen:",
# Container Fakebalken 2
"<span style='height:32px;display:flex;flex-direction:column;width:100%;'>",
# Container Nein-Stimmen-Balken
"<span style='height:16px;display: flex;justify-content: space-around;align-items: flex-end; width: 100%;'>",
# Pufferzelle mit Stimmenzahl
"<span style='width:",puffer,"px; text-align:left;font-size:90%;'>",
format(nein,decimal.mark = ",",big.mark = "."),
"</span>",
# Roter Balken
"<span style='width:",
nein_breite_prozent, #integer!
"%; background:#d34600; height:16px;'></span>",
# Grauer Balken
"<span style='width:",
100-nein_breite_prozent, #integer!
"%; background:#a6abb0; height:16px;'></span>",
# Ende Container Ja-Stimmen-Balken
"</span>",
# Ende Container Fakebalken 2
"</span>",
"Verhältnis Ja:Nein: ",
ifelse(ja+nein == 0, "", format(ja/(ja+nein)*100,decimal.mark=",",nsmall=1, digits=3)),"%:",
ifelse(ja+nein == 0, "", format(nein/(ja+nein)*100,decimal.mark=",",nsmall=1, digits=3)),"%"
)
}
generiere_auszählungsbalken <- function(ausgezählt,anz,max,ts) {
annotate_str <- paste0("Anteil der Wahlberechtigten, die die Auszählung umfasst",
# Container Fake-Balken
"<span style='height:24px;display: flex;justify-content: space-around;align-items: flex-end; width: 100%;'>",
# Vordere Pufferzelle 70px
"<span style='width:70px; text-align:center;'>",
ausgezählt,
"%</span>",
# dunkelblauer Balken
"<span style='width:",
ausgezählt,
"%; background:#002747; height:16px;'></span>",
# grauer Balken
"<span style='width:",
100-ausgezählt,
"%; background:#CCC; height:16px;'></span>",
# Hintere Pufferzelle 5px
"<span style='width:5px;'></span>",
# Ende Fake-Balken
"</span>",
"<br><br><strong>Stand: ",
format.Date(ts, "%d.%m.%y, %H:%M Uhr"),
"</strong> - ",
anz," von ",max,
" Wahllokalen ausgezählt<br>"
)
}
R/generiere_testdaten.R
+ 40
− 2
View file @ 6503c58f
......@@ -12,6 +12,27 @@ require(readr)
# Alles weg, was noch im Speicher rumliegt
rm(list=ls())
source("R/lies_aktuellen_stand.R")
#---- Funktion zum Testdaten-Löschen ----
lösche_testdaten <- function(){
q <- tolower(readline(prompt = "Testdaten löschen - sicher? "))
if (!(q %in% c("j","y","ja"))) { return() }
# Datenarchiv weg
if (file.exists("daten/fom_df.rds")){
file.remove("daten/fom_df.rds")
}
# Testdaten
testdaten_files <- list.files("testdaten", full.names=TRUE)
for (f in testdaten_files) {
# Grausam, I know.
if (str_detect(f,"ortsteile[0-9]+\\.csv") |
str_detect(f,"wahllokale[0-9]+\\.csv")) {
file.remove(f)
}
}
}
# Vorlagen laden
vorlage_wahllokale_df <- read_delim("testdaten/Open-Data-06412000-Buergerentscheid-zur-Abwahl-des-Oberbuergermeisters-der-Stadt-Frankfurt-am-Main_-Herrn-Peter-Feldmann-Stimmbezirk.csv",
delim = ";", escape_double = FALSE,
......@@ -23,7 +44,6 @@ vorlage_wahllokale_df <- read_delim("testdaten/Open-Data-06412000-Buergerentsche
wahllokale_max <- sum(vorlage_wahllokale_df$`max-schnellmeldungen`)
# Konstanten für die Simulation - werden jeweils um bis zu +/-25% variiert
rand <- 0.5 # Wahrscheinlichkeit für eine neue "Meldung" bei 1/2
c_wahlberechtigt = 510000 / wahllokale_max # Gleich große Wahlbezirke
c_wahlbeteiligung = 0.31 # Wahlbeteiligung um 31%
c_wahlschein = 0.25 # 25% Briefwähler
......@@ -47,6 +67,8 @@ i = 1
while(sum(vorlage_wahllokale_df$`anz-schnellmeldungen`) < wahllokale_max) {
# ...splitte das df in die gemeldeten (meldungen_anz == 1) und nicht gemeldeten Zeilen
tmp_gemeldet_df <- vorlage_wahllokale_df %>% filter(`anz-schnellmeldungen` == 1)
# Die Variable rand wird als Anteil von 20 Meldungen an debn noch offenen Wahllokale berechnet
rand <- 20 / (nrow(vorlage_wahllokale_df) - nrow(tmp_gemeldet_df))
tmp_sample_df <- vorlage_wahllokale_df %>%
filter(`anz-schnellmeldungen` == 0) %>%
# Bei den noch nicht ausgefüllten "Meldungen" mit einer Wahrscheinlichkeit
......@@ -91,8 +113,24 @@ while(sum(vorlage_wahllokale_df$`anz-schnellmeldungen`) < wahllokale_max) {
arrange(`gebiet-nr`)
write_csv2(vorlage_wahllokale_df,
paste0("testdaten/wahllokale",i,".csv"),
paste0("testdaten/wahllokale",
sprintf("%02i",i),
".csv"),
escape = "backslash")
# Generiere die passende Ortsteil-Meldung
# Geht aus irgeneindem Grund nicht, aber wir brauchens ja auch nicht.
# ortsteile_df <- zuordnung_wahllokale_df %>%
# select(`gebiet-name` = name,ortsteilnr) %>%
# left_join(vorlage_wahllokale_df,by="gebiet-name") %>%
# # Zuordnung der Wahllokale
# group_by(ortsteilnr) %>%
# # Das crasht - WTF???
# summarize(across(7:18, ~ sum(.,na.rm = T))) %>%
# left_join(stadtteile_df %>% select(ortsteilnr = nr,name),by="ortsteilnr") %>%
# rename(`gebiet-nr` = ortsteilnr) %>%
# mutate(`gebiet-name` = name) %>%
# select(-ortsteilnr)
i <- i+1
}
......
......
R/lies_aktuellen_stand.R 0 → 100644
+ 149
− 0
View file @ 6503c58f
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
# lies_aktuellen_stand.R
#
# Enthält die Funktion zum Lesen der aktuellen Daten.
#---- Vorbereitung ----
# Statische Daten einlesen
# (das später durch ein schnelleres .rda ersetzen)
load ("index/index.rda")
# Konfiguration auslesen und in Variablen schreiben
config_df <- read_csv("index/config.csv")
for (i in c(1:nrow(config_df))) {
# Erzeuge neue Variablen mit den Namen und Werten aus der CSV
assign(config_df$name[i],
# Kann man den Wert auch als Zahl lesen?
# Fieses Regex sucht nach reiner Zahl oder Kommawerten.
# Keine Exponentialschreibweise!
ifelse(grepl("^[0-9]*\\.*[0-9]+$",config_df$value[i]),
# Ist eine Zahl - wandle um
as.numeric(config_df$value[i]),
# Keine Zahl - behalte den String
config_df$value[i]))
}
#---- Daten ins Archiv schreiben oder daraus lesen
archiviere <- function(df,a_directory = "daten/wahllokale") {
if (!dir.exists(a_directory)) {
dir.create(a_directory)
teams_warning(a_directory," neu angelegt")
}
write_csv(df,
paste0(a_directory,"/",
# Zeitstempel isolieren und alle Doppelpunkte
# durch Bindestriche ersetzen
str_replace_all(df %>% pull(zeitstempel) %>% last(),
"\\:","_"),
".csv"))
}
hole_letztes_df <- function(a_directory = "daten/wahllokale") {
if (!dir.exists(a_directory)) return(tibble())
neuester_file <- list.files(a_directory, full.names=TRUE) %>%
file.info() %>%
# Legt eine Spalte namens path an
tibble::rownames_to_column(var = "path") %>%
arrange(desc(ctime)) %>%
head(1) %>%
# Pfad wieder rausziehen
pull(path)
if (length(neuester_file)==0) {
# Falls keine Daten archiviert, gibt leeres df zurück
return(tibble())
} else {
return(read_csv(neuester_file))
}
}
#---- Lese-Funktionen ----
lies_gebiet <- function(stand_url = wahllokale_url) {
ts <- now()
# Versuch Daten zu lesen - und gib ggf. Warnung oder Fehler zurück
check = tryCatch(
{ stand_df <- read_delim(stand_url,
delim = ";", escape_double = FALSE,
locale = locale(date_names = "de",
decimal_mark = ",",
grouping_mark = "."),
trim_ws = TRUE) %>%
# Spalten umbenennen, Zeitstempel-Spalte einfügen
mutate(zeitstempel=ts) %>%
select(zeitstempel,
nr = `gebiet-nr`,
name = `gebiet-name`,
meldungen_anz = `anz-schnellmeldungen`,
meldungen_max = `max-schnellmeldungen`,
# Ergebniszellen
wahlberechtigt = A,
# Mehr zum Wahlschein hier: https://www.bundeswahlleiter.de/service/glossar/w/wahlscheinvermerk.html
waehler_regulaer = A1,
waehler_wahlschein = A2,
waehler_nv = A3,
stimmen = B,
stimmen_wahlschein = B1,
ungueltig = C,
gueltig = D,
ja = D1,
nein = D2)
},
warning = function(w) {teams_warning(w,title="Feldmann: Datenakquise")},
error = function(e) {teams_warning(e,title="Feldmann: Datenakquise")})
# Spalten umbenennen,
return(stand_df)
}
# Sind die beiden df abgesehen vom Zeitstempel identisch?
# Funktion vergleicht die numerischen Werte - Spalte für Spalte.
vergleiche_stand <- function(alt_df, neu_df) {
neu_sum_df <- alt_df %>% summarize_if(is.numeric,sum,na.rm=T)
alt_sum_df <- neu_df %>% summarize_if(is.numeric,sum,na.rm=T)
# Unterschiedliche Spaltenzahlen? Dann können sie keine von Finns Männern sein.
if (length(neu_sum_df) != length(alt_sum_df)) return(FALSE)
# Differenzen? Dann können sie keine von Finns Männern sein.
return(sum(abs(neu_sum_df - alt_sum_df))==0)
}
#' Liest Wahllokale, gibt nach Ortsteil aggregierte Daten zurück
#' (hier: kein Sicherheitscheck)
aggregiere_stadtteile <- function(wahllokale_df) {
ortsteile_df <- wahllokale_df %>%
left_join(zuordnung_wahllokale_df,by=c("nr","name")) %>%
group_by(ortsteilnr) %>%
summarize(zeitstempel = last(zeitstempel),
across(meldungen_anz:nein, ~ sum(.,na.rm = T))) %>%
rename(nr = ortsteilnr) %>%
# Stadtteilnamen, 2018er Ergebnisse, Geokoordinaten dazuholen
left_join(stadtteile_df, by="nr") %>%
# Nach Ortsteil sortieren
arrange(nr) %>%
# Wichtige Daten für bessere Lesbarkeit nach vorn
relocate(zeitstempel,nr,name,lon,lat)
# Sicherheitscheck: Warnen, wenn nicht alle Ortsteile zugeordnet
if (nrow(ortsteile_df) != nrow(stadtteile_df)) teams_warnung("Nicht alle Ortsteile zugeordnet")
if (nrow(zuordnung_wahllokale_df) != length(unique(wahllokale_df$nr))) teams_warnung("Nicht alle Wahllokale zugeordnet")
return(ortsteile_df)
}
lies_stadtteil_direkt <- function(stand_url = ortsteile_url) {
neu_df <- lies_gebiet(stand_url) %>%
# nr bei Ortsteil-Daten leer/ignorieren
select(!nr) %>%
# Stadtteilnr., Geodaten und Feldmann-2018-Daten reinholen:
left_join(stadtteile_df, by=c("name")) %>%
mutate(trend = (meldungen_anz < meldungen_max),
quorum_erreicht = (ja >= (wahlberechtigt * 0.3)))
return(neu_df)
}
R/messaging.R 0 → 100644
+ 36
− 0
View file @ 6503c58f
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
library(teamr)
#' messaging.R
#'
#' Kommunikation mit Teams
#'
#' Webhook wird als
#'
#'
teams_meldung <- function(...,title="Feldmann-Update") {
cc <- teamr::connector_card$new(hookurl = Sys.getenv("WEBHOOK_REFERENDUM"))
cc$title(paste0(title," - ",lubridate::with_tz(lubridate::now(),
"Europe/Berlin")))
alert_str <- paste0(...)
cc$text(alert_str)
cc$print()
cc$send()
}
teams_error <- function(...) {
alert_str <- paste0(...)
teams_meldung(title="Feldmann: FEHLER: ", ...)
stop(alert_str)
}
teams_warning <- function(...) {
alert_str <- paste0(...)
teams_meldung("Feldmann: WARNUNG: ",...)
warning(alert_str)
}
R/update_feldmann.R 0 → 100644
+ 152
− 0
View file @ 6503c58f
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
library(DatawRappr)
rm(list=ls())
source("R/messaging.R")
source("R/lies_aktuellen_stand.R")
source("R/aktualisiere_karten.R")
source("R/generiere_balken.R")
#----aktualisiere_fom() ----
# fom ist das "Feldmann-o-meter", die zentrale Grafik mit dem Stand der Auszählung.
aktualisiere_fom <- function(wl_url = wahllokale_url) {
# Einlesen: Feldmann-o-meter-Daten so far.
# Wenn die Daten noch nicht existieren, generiere ein leeres df.
if(file.exists("daten/fom_df.rds")) {
fom_df <- readRDS("daten/fom_df.rds")
} else {
# Leeres df mit einer Zeile
fom_df <- tibble(zeitstempel = as_datetime(startdatum),
meldungen_anz = 999,
meldungen_max = 575,
# Ergebniszellen
wahlberechtigt = 0,
# Mehr zum Wahlschein hier: https://www.bundeswahlleiter.de/service/glossar/w/wahlscheinvermerk.html
waehler_regulaer = 0,
waehler_wahlschein = 0,
waehler_nv = 0,
stimmen = 0,
stimmen_wahlschein = 0,
ungueltig = 0,
gueltig = 0,
ja = 0,
nein = 0)
# SAVE kann man sich schenken; df ist schneller neu erzeugt
# save(feldmann_df,"daten/feldmann_df.rda")
}
# Daten zur Sicherheit sortieren, dann die letzte Zeile rausziehen
letzte_fom_df <- fom_df %>%
arrange(zeitstempel) %>%
tail(1)
# Neue Daten holen (mit Fehlerbehandlung)
wahllokale_df <- lies_gebiet(wl_url)
neue_fom_df <- wahllokale_df %>%
# Namen raus
select(-name,-nr) %>%
# Daten aufsummieren
summarize(zeitstempel = last(zeitstempel),
across(2:ncol(.), ~ sum(.,na.rm=T)))
# Alte und neue Daten identisch? Dann brich ab.
if (vergleiche_stand(letzte_fom_df,neue_fom_df)) {
return(FALSE)
} else {
# Archiviere die Rohdaten
archiviere(wahllokale_df,"dateh/wahllokale/")
# Ergänze das fom_df um die neuen Daten und sichere es
fom_df <- fom_df %>% bind_rows(neue_fom_df)
saveRDS(fom_df,"daten/fom_df.rds")
# Bilde das Dataframe
# Sende die Daten an Datawrapper und aktualisiere
fom_dw_df <- fom_df %>%
mutate(ausgezählt = wahlberechtigt / ffm_waehler *100) %>%
mutate(prozent30 = wahlberechtigt * 0.3) %>%
mutate(quorum = ja / wahlberechtigt * 100) %>%
select(ausgezählt, wahlberechtigt, ungueltig, ja, nein, quorum, prozent30) %>%
# Noch den Endpunkt der 30-Prozent-Linie
bind_rows(tibble(ausgezählt = 100, prozent30 = ffm_waehler * 0.3))
dw_data_to_chart(fom_dw_df,fom_id)
# Parameter setzen
alles_ausgezählt <- (neue_fom_df$meldungen_max == neue_fom_df$meldungen_anz)
if (neue_fom_df$meldungen_anz == 0) {
quorum = 0
feldmann_str <- "Es liegen noch keine Auszählungsdaten des Bürgerentscheids vor."
} else {
quorum <- (neue_fom_df$ja / neue_fom_df$wahlberechtigt * 100)
if (quorum >= 30) {
if (alles_ausgezählt ) {
feldmann_str <- "Peter Feldmann ist als OB abgewählt."
} else {
feldmann_str <- "Nach dem derzeitigen Auszählungsstand wäre Peter Feldmann als OB abgewählt."
}
} else {
if (alles_ausgezählt ) {
feldmann_str <- "Peter Feldmann bleibt OB von Frankfurt."
} else {
feldmann_str <- "Nach dem derzeitigen Auszählungsstand wäre Peter Feldmann als OB abgewählt."
}
}
}
# Breite des Balkens: Wenn das Quorum erreicht ist, hat er die volle Breite,
# wenn nicht, einen Anteil von 30%, um die Entfernung von der Markierung zu zeigen
# Jetzt die Beschreibungstexte mit den Fake-Balkengrafiken generieren
beschreibung_str <- paste0(
"Die Abwahl ist beschlossen, wenn mindestens 30 Prozent aller Wahlberechtigten mit &quot;Ja&quot; stimmen.<br/><br>",
"<b style='font-weight:700;font-size:120%;'>",
# Erste dynamisch angepasste Textstelle: Bleibt Feldmann?
feldmann_str,
"</b><br/><br>",
generiere_balken(wb = neue_fom_df$wahlberechtigt,
ja = neue_fom_df$ja,
nein = neue_fom_df$nein,
auszählung_beendet = alles_ausgezählt))
annotate_str <- generiere_auszählungsbalken(
ausgezählt = floor(neue_fom_df$wahlberechtigt / ffm_waehler * 100),
anz = neue_fom_df$meldungen_anz,
max = neue_fom_df$meldungen_max,
ts = neue_fom_df$zeitstempel
)
dw_edit_chart(fom_id,intro = beschreibung_str,annotate = annotate_str)
dw_publish_chart(fom_id)
return(TRUE)
}
}
#---- MAIN ----
# Ruft aktualisiere_fom() auf
# (die dann wieder aktualisiere_karten() aufruft)
check = tryCatch(
{
neue_daten <- aktualisiere_fom(wahllokale_url)
},
warning = function(w) {teams_warning(w,title="Feldmann: fom")},
error = function(e) {teams_warning(e,title="Feldmann: fom")})
# Neue Daten? Dann aktualisiere die Karten
if (neue_daten) {
check = tryCatch(
{
neue_daten <- aktualisiere_karten(wahllokale_url)
},
warning = function(w) {teams_warning(w,title="Feldmann: Karten")},
error = function(e) {teams_warning(e,title="Feldmann: Karten")})
if (neue_daten) {
teams_meldung("Daten aktualisiert - OK",title="Feldmann-Referendum")
} else {
teams_warning("Neue Wahllokal-Daten, aber keine neuen Ortsdaten?")
}
}
# Auch hier TRUE zurückbekommen;; alles OK?
README.md
+ 31
− 8
View file @ 6503c58f
......@@ -2,11 +2,31 @@
R-Routinen, um die Abstimmungsergebnisse des Referendums in Frankfurt am 6. November 2022 auf die hessenschau.de-Website zu bringen.
## Todo
- Fehlerbehandlung für aktualisiere_fom() und aktualisiere_karten()
- Barchart-Generierung in fom()
- Ja-Stimmen in fom()
- Daten in der Tooltipps-Box in den Karten
V1.0 - Fragen und Anmerkungen jan.eggers (klammeraffe) hr.de
## Aufbau
Das Skript update_feldmann() ist dazu gedacht, 1x pro Minute aufgerufen zu werden.
Es lädt die Wahllokal-Daten und vergleicht sie mit dem letzten abgelegten Stand -
wenn sich nichts verändert hat, wird das Skript beendet.
Mit den Daten aus den Wahllokalen wird zuerst das "Feldmann-o-meter" aktualisiert -
die Grafik, die anzeigt, welcher Anteil der Wahlberechtigten schon ausgezählt ist,
wieviele Ja- und Nein-Stimmen es gab, und welchen Anteil die Ja-Stimmen an der
Gesamtheit der Wahlberechtigten hätten (geschätzt auf den Anteil der ausgezählten
Wahlberechtigten).
Dann wird aus den Wahllokal-Daten der Auszählung für den Stadtteil generiert -
das kann man in dieser Form auch direkt vom Server der Stadt ziehen; da ich aber
die Zuordnung der Wahllokale zu den Stadtteilen habe und selbst aggregieren kann,
rechnet eine Routine es schnell selbst.
Aus der Stadtteil-Auszählung werden die drei Datawrapper-Grafiken auf den aktuellen
Stand gebracht:
- eine Choropleth-Karte mit dem Anteil der Ja-Stimmen an der Wahlbevölkerung,
- eine Symbol-Karte mit den absoluten Ja-Stimmen nach Wahlbezirk,
- eine Tabelle mit den Ergebnissen in barrierefreier Form.
## Datenquelle und Datenformat
......@@ -31,7 +51,10 @@ Nutzt die Livedaten von https://wahlen.frankfurt.de - die aktuellen Daten nach W
## Wann gibt es wo Daten?
Soweit ich es sehen kann:
- Sobald ein Wahllokal ausgezählt ist, wird eine "Schnellmeldung" erzeugt und werden die CSVs aktualisiert.
- Eine Schnellmeldung umfasst ein Wahllokal.
- Nicht ausgezählte Wahllokale enthalten NA bei Wahlberechtigten/Wählern
- Ortsteile haben, solang sie noch nicht ganz ausgezählt sind, fiktive Wahlberechtigten-Zahlen - die dann nur die Wahllokale abbilden, die bereits ausgezählt sind. (Beispiel: Ein Ortsteil hat 3000 Wahlberechtigte in 3 Wahllokal-Bezirken mit jeweils 1000 Wahlberechtigten - solange nur 2 ausgezählt sind, wird für den Ortsteil eine Wahlberechtigten-Anzahl von 2000 angezeigt.)
- Briefwahl"lokale" - die Wahllokale mit den Nummern 9xx-xx - haben 0 Wahlberechtigte.
**An dieser Stelle ein Dankeschön an das Wahlamt der Stadt Frankfurt, das trotz Zeitdrucks geduldig und kompetent Unterstützung geleistet hat.**
index/config.csv 0 → 100644
+ 8
− 0
View file @ 6503c58f
name,value,comment
wahllokale_url,https://votemanager-ffm.ekom21cdn.de/2022-11-06/06412000/praesentation/Open-Data-06412000-Buergerentscheid-zur-Abwahl-des-Oberbuergermeisters-der-Stadt-Frankfurt-am-Main_-Herrn-Peter-Feldmann-Stimmbezirk.csv?ts=1667586196549,
ffm_waehler,510000,Schätzung Wählerinnen und Wähler – wird Sonntagabend aktualisiert
fom_id,raDG0,Datawrapper-ID Feldmann-o-meter
choropleth_id,w6caA,Datawrapper-ID Stadtteile Choropleth-Karte
symbol_id,ANKmx,Datawrapper-ID Stadtteile Symbole (absolute Stimmen)
tabelle_id,Un8Zz,Datawrapper-ID Tabelle Stadtteile
startdatum,2022-11-06 18:00:00 CET,Beginn der Auszählung
index/index.rda 0 → 100644
+ 0
− 0
View file @ 6503c58f
File added
index/stadtteile-skaliert_08.geojson 0 → 100644
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View file @ 6503c58f
Source diff could not be displayed: it is too large. Options to address this: view the blob.
index/zentroide.csv 0 → 100644
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− 0
View file @ 6503c58f
STT,Shape_Leng,Shape_Area,NAME
"1",3246.50336244,506567.302747,Altstadt
"2",7682.0601294,1490200.89629,Innenstadt
"4",8382.11214938,2494895.4421,Westend-Süd
"5",5882.09282338,1630791.61391,Westend-Nord
"6",8492.9822688,3097758.64287,Nordend-West
"7",6360.44539376,1530531.93183,Nordend-Ost
"8",10941.4475374,5558007.54887,Ostend
"9",8307.7531642,2783942.45168,Bornheim
"10",10636.3052803,2336113.79188,Gutleut- und Bahnhofsviertel
"11",9966.86172965,4512465.83969,Gallus
"12",15551.0783172,8025712.89522,Bockenheim
"13",11334.2297164,4228538.08192,Sachsenhausen-Nord
"14",52725.6395956,54668620.6195,Sachsenhausen-Süd und Flughafen
"16",8408.63049619,2705423.33135,Oberrad
"17",11657.6724783,6119869.99388,Niederrad
"18",17370.1552298,14761540.2972,Schwanheim
"19",11666.167878,5096278.85391,Griesheim
"20",10601.4590033,4655909.71952,Rödelheim
"21",5971.99975786,1245429.93522,Hausen
"22",12819.2927644,5150078.39841,Praunheim
"24",7062.20915036,2512527.99004,Heddernheim
"25",17218.9119362,7400010.08944,Niederursel
"26",7927.28438588,2692768.59787,Ginnheim
"27",10408.8956447,2381980.04842,Dornbusch
"28",9996.16428731,3231404.25279,Eschersheim
"29",7947.72737103,2084449.0419,Eckenheim
"30",9713.20382227,3679083.90825,Preungesheim
"31",5429.38078236,1370475.09218,Bonames
"32",8758.27520312,3182489.49906,Berkersheim
"33",4041.52241905,976773.458365,Riederwald
"34",13052.9992861,7990475.22287,Seckbach
"35",13617.1503107,7074421.05332,Fechenheim
"36",13143.3336268,4593964.97889,Höchst
"37",9916.39176308,3704544.95018,Nied
"38",12879.9864686,3965052.07991,Sindlingen
"39",12399.4010702,5462797.97552,Zeilsheim
"40",12800.8758111,6015783.22976,Unterliederbach
"41",10792.909728,5914916.98748,Sossenheim
"42",13474.7203596,8360361.97443,Nieder-Erlenbach
"43",12576.9514872,6593988.59303,Kalbach-Riedberg
"44",10638.3166746,4832897.98209,Harheim
"45",11174.8124013,6343315.34634,Nieder-Eschbach
"46",18021.0142135,12591174.787,Bergen-Enkheim
"47",7901.77597555,2564397.7516,Frankfurter Berg
index/zuordnung_wahllokale.csv 0 → 100644
+ 576
− 0
View file @ 6503c58f
"nr","name","ortsteilnr"
"01001","010-01",1
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"40204","402-04",20
"41001","410-01",21
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"42201","422-01",22
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