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Commit d57d4d9e authored by Jan Eggers's avatar Jan Eggers
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Klimaliste-Korrekturen

parent 17676557
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.gitignore
+ 4
− 1
View file @ d57d4d9e
......@@ -4,7 +4,10 @@
.Ruserdata
.DS_Store
.gitignore
algorithmwatch
analysen/*
livedaten/*
livedaten-backup/*
algorithmwatch/*
ltwhe.log
ltwhe_success.log
ltwhe_crash.log
......
R/aktualisiere_grafiken.R
+ 94
− 82
View file @ d57d4d9e
......@@ -5,6 +5,65 @@
#---- Hauptfunktionen ----
#' aktualisiere_hessen_landesstimmen
#'
#' Grafikausgabe Landesstimmen ganz Hessen (direkt über dw-Publish)
aktualisiere_hessen_landesstimmen <- function(lhll_df = live_hessen_landesstimmen_lang_df){
stimmbezirke <- lhll_df %>% pull(stimmbezirke) %>% first()
gezaehlt <- lhll_df %>% pull(gezaehlt) %>% first()
waehler <- lhll_df %>% pull(waehler) %>% first()
wahlberechtigt <- lhll_df %>% pull(wahlberechtigt) %>% first()
ungueltig <- lhll_df %>% pull(ungueltig) %>% first()
hessen_df <- lhll_df %>%
mutate(plusminus = ifelse(prozent==0,"(.)",
paste0("(",
formatC(prozent-prozent_2018,
digits=1,format="f", flag="+",
big.mark = ".",decimal.mark = ","),
")"
))) %>%
select(partei,prozent,plusminus)
# Daten direkt hochladen
dw_data_to_chart(hessen_df,chart_id = hessen_id)
title = paste0("Hessen: Landesstimmen",ifelse(stimmbezirke == gezaehlt," - ERGEBNIS"," - TREND (bislang ausgezählte Stimmen)"))
intro = paste0("Abgegebene Stimmen: ",
formatC(waehler,format="d",
decimal.mark=",", big.mark="."),
", davon ungültig: ",
formatC(ungueltig / waehler * 100,format="f",
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark="."),
"%, ",
ifelse(stimmbezirke == gezaehlt,
paste0(
"Wahlbeteiligung: ",
formatC(waehler / wahlberechtigt * 100,format="f",
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark="."),
"%"),
""),
"<br><br>Zweitstimmen für die Parteien landesweit; auf Zehntel gerundet. in Klammern die Stimmanteile bei der Landtagswahl 2018, ",
"soweit vorhanden")
notes = notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,
" Reihenfolge der Parteien wie auf dem Stimmzettel.<br><br>")
# TEST-Feature
if (TEST) {
intro = paste0("<b style='color:#dfedf8;'>TITLE ",title,"<br><br>INTRO ",intro,"</b>")
title ="*** TEST *** wk0 - FIKTIVE DATEN"
}
dw_edit_chart(chart_id = hessen_id,
title = title,
intro = intro,
annotate = notes)
dw_publish_chart(chart_id = hessen_id)
}
#' aktualisiere_kreise_direkt
#'
......@@ -14,7 +73,6 @@
#' Die Daten sind hier sehr schlicht: Spalten name, prozent
#' Metadaten ergänzen
aktualisiere_kreise_direkt <- function(live_kreise_direkt_lang_df, wk_v = c(1:55)) {
ausgezaehlt_df <- tibble()
lkdl_df <- live_kreise_direkt_lang_df
# Gehe durch die Wahlkreis-IDs und suche die passenden Wahlkreisdaten
for (i in wk_v) {
......@@ -41,20 +99,18 @@ aktualisiere_kreise_direkt <- function(live_kreise_direkt_lang_df, wk_v = c(1:55
filter(wk == i) %>%
mutate(prozent = paste0(formatC(prozent,digits=1,format="f",
big.mark = ".",decimal.mark = ","),
" (",
"% (",
ifelse(partei %in% v2018_v,
formatC(differenz,digits=1,format="f",
flag="+", big.mark = ".",decimal.mark = ","),
")")) %>%
"?"),
")"
)
) %>%
select(name,partei,stimmen,prozent)
write_csv(kand_df %>% head(5),paste0("livedaten/",
fname,
".csv"))
if (gezaehlt == stimmbezirke) {
ausgezaehlt_df <- bind_rows(ausgezaehlt_df,
wahlkreis_df %>%
select(wk_name,partei,prozent) %>%
pivot_wider(names_from=partei,values_from=prozent))
}
# Metadaten einrichten:
wahlbeteiligung_str <- paste0("Abgegebene Stimmen: ",
formatC(waehler,format="d",
......@@ -68,14 +124,19 @@ aktualisiere_kreise_direkt <- function(live_kreise_direkt_lang_df, wk_v = c(1:55
paste0(
"Wahlbeteiligung: ",
formatC(waehler / wahlberechtigt * 100,format="f",
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark="."),
"%"),
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark=".")),
""),
"<br><br>"
)
kand_str <- paste0("Weitere: ",
paste0(kand_df %>% tail(nrow(.)-5) %>%
mutate(n = paste0(name,": 0,0%")) %>% pull(n),
paste0(kand_df %>%
tail(nrow(.)-5) %>%
mutate(nn = paste0(name,": ",
formatC(prozent,
format = "f",
digits=1,
decimal.mark = ",",
big.mark = "."))) %>% pull(nn),
collapse = ", "),"<br><br>")
title <- paste0("Wahlkreis ",wk,
" - ",wk_name,
......@@ -84,7 +145,9 @@ aktualisiere_kreise_direkt <- function(live_kreise_direkt_lang_df, wk_v = c(1:55
" - ERGEBNIS",
" - TREND (bislang ausgezählte Stimmen)"))
intro <- paste0(wahlbeteiligung_str,
"Erststimmen für die Wahl des Direktkandidaten im Wahlkreis - die derzeit fünf führenden Kandidatinnen und Kandidaten")
"Erststimmen für die Wahl des Direktkandidaten im Wahlkreis - ",
"die derzeit fünf führenden Kandidatinnen und Kandidaten. ",
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018")
notes <- notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,kand_str,
......@@ -152,8 +215,10 @@ aktualisiere_kreise_landesstimmen <- function(live_kreise_landesstimmen_lang_df)
mutate(prozent = paste0(formatC(prozent,digits=1,format="f",
big.mark = ".",decimal.mark = ","),
" (",
ifelse(partei %in% v2018_v,
formatC(differenz,digits=1,format="f",
flag="+", big.mark = ".",decimal.mark = ","),
"?"),
")")) %>%
select(partei,stimmen,prozent,wk)
write_csv(liste_df,paste0("livedaten/",
......@@ -184,8 +249,8 @@ aktualisiere_kreise_landesstimmen <- function(live_kreise_landesstimmen_lang_df)
" - ERGEBNIS",
" - TREND (bislang ausgezählte Stimmen)"))
intro <- paste0(wahlbeteiligung_str,
"Zweitstimmen im Wahlkreis für die Parteien im neuen Landtag",
" (in Klammern: Ergebnis 2018, soweit vorhanden)")
"Zweitstimmen im Wahlkreis für die Parteien im neuen Landtag. ",
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018")
notes <- notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,
......@@ -282,8 +347,9 @@ aktualisiere_gemeinden_direkt <- function(live_gemeinden_direkt_lang_df) {
intro <- paste0(wahlbeteiligung_str,
"Erststimmen in ",
g_name,
" für die Direktkandidaten im Wahlkreis ",wk,
" (in Klammern: Ergebnis 2018, soweit vorhanden)")
" für die Direktkandidaten im Wahlkreis ",wk,". ",
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018"
)
notes <- notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,"in der Reihenfolge vom Stimmzettel<br><br>")
......@@ -380,7 +446,8 @@ aktualisiere_gemeinden_landesstimmen <- function(live_gemeinden_landesstimmen_la
intro <- paste0(wahlbeteiligung_str,
"Zweitstimmen in ",g_name,
", alle Wahllisten. ",
"Werte in Klammern geben die Differenz zur letzten Wahl 2018 an.")
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018"
)
notes <- notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,"in der Reihenfolge vom Stimmzettel<br><br>")
......@@ -412,64 +479,6 @@ aktualisiere_gemeinden_landesstimmen <- function(live_gemeinden_landesstimmen_la
#
# }
#' aktualisiere_hessen_landesstimmen
#'
#' Grafikausgabe Landesstimmen ganz Hessen (direkt über dw-Publish)
aktualisiere_hessen_landesstimmen <- function(lhll_df = live_hessen_landesstimmen_lang_df){
stimmbezirke <- lhll_df %>% pull(stimmbezirke) %>% first()
gezaehlt <- lhll_df %>% pull(gezaehlt) %>% first()
waehler <- lhll_df %>% pull(waehler) %>% first()
wahlberechtigt <- lhll_df %>% pull(wahlberechtigt) %>% first()
ungueltig <- lhll_df %>% pull(ungueltig) %>% first()
hessen_df <- lhll_df %>%
mutate(plusminus = ifelse(prozent==0,"(.)",
paste0("(",
formatC(prozent-prozent_2018,
digits=1,format="f", flag="+",
big.mark = ".",decimal.mark = ","),
")"
))) %>%
select(partei,prozent,plusminus)
# Daten direkt hochladen
dw_data_to_chart(hessen_df,chart_id = hessen_id)
title = paste0("Hessen: Landesstimmen",ifelse(stimmbezirke == gezaehlt," - ERGEBNIS"," - TREND (bislang ausgezählte Stimmen)"))
intro = paste0("Abgegebene Stimmen: ",
formatC(waehler,format="d",
decimal.mark=",", big.mark="."),
", davon ungültig: ",
formatC(ungueltig / waehler * 100,format="f",
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark="."),
"%, ",
ifelse(stimmbezirke == gezaehlt,
paste0(
"Wahlbeteiligung: ",
formatC(waehler / wahlberechtigt * 100,format="f",
decimal.mark=",", digits = 1, big.mark="."),
"%"),
""),
"<br><br>Zweitstimmen für die Parteien landesweit; in Klammern die Stimmanteile bei der Landtagswahl 2018, ",
"soweit vorhanden")
notes = notes_text_auszaehlung(gezaehlt,
stimmbezirke,
ts,
" Reihenfolge der Parteien wie auf dem Stimmzettel.<br><br>")
# TEST-Feature
if (TEST) {
intro = paste0("<b style='color:#dfedf8;'>TITLE ",title,"<br><br>INTRO ",intro,"</b>")
title ="*** TEST *** wk0 - FIKTIVE DATEN"
}
dw_edit_chart(chart_id = hessen_id,
title = title,
intro = intro,
annotate = notes)
dw_publish_chart(chart_id = hessen_id)
}
#--- Grafikfunktionen ----
generiere_auszählungsbalken <- function(anz = gezaehlt,max_s = stimmbezirke_n,ts = ts) {
fortschritt <- floor(anz/max_s*100)
......@@ -656,7 +665,8 @@ gemeinden_landesstimme_tabelle <- function() {
title <- paste0(gemeinde_name, ": Landesstimmen")
intro <- paste0("Zweitstimmen in ",gemeinde_name,", alle Wahllisten, in der Reihenfolge vom Wahlzettel. ",
"Werte in Klammern geben die Differenz zur letzten Wahl 2018 an.")
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018"
)
# Metadaten anlegen
forced_meta <- list()
forced_meta[["title"]] <- title
......@@ -735,7 +745,8 @@ staedte_landesstimme_tabelle <- function() {
intro <- paste0("Zweitstimmen in ",gemeinde_name,", alle Wahlkreise (",
paste0(wk,collapse=", "),") -",
" Alle Wahllisten, in der Reihenfolge vom Wahlzettel. ",
"Werte in Klammern geben die Differenz zur letzten Wahl 2018 an.")
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018"
)
# Metadaten anlegen
forced_meta <- list()
forced_meta[["title"]] <- title
......@@ -819,7 +830,8 @@ gemeinden_direkt_tabelle <- function() {
title <- paste0(gemeinde_name, ": Stimmen fürs Direktmandat")
intro <- paste0("Erststimmen in ",gemeinde_name," für die Wahl des Direktkandidaten des Wahlkreises ", wk)
intro <- paste0("Erststimmen in ",gemeinde_name," für die Wahl des Direktkandidaten des Wahlkreises ", wk,". ",
"Prozentzahlen auf Zehntel gerundet; in Klammern: Vergleich zu 2018")
# Metadaten anlegen
forced_meta <- list()
forced_meta[["title"]] <- title
......
R/auswertung.R
+ 46
− 1
View file @ d57d4d9e
......@@ -52,7 +52,7 @@ check = tryCatch(
ts <- ts_daten
#ts <- ts_daten
# Alles live mit Tabelle und
live_df <- hole_daten(stimmbezirke_url)
stimmbezirke_n <- live_df %>% filter(Gebietstyp == "LD") %>% select(all_of(stimmbezirke_i)) %>% pull()
......@@ -107,6 +107,9 @@ gewinn_verlust_df <- gemeinden_parteien_df %>%
arrange(id)
write.xlsx(gewinn_verlust_df,"analysen/gewinn_verlust.xlsx", overwrite=T)
library(DatawRappr)
dw_data_to_chart(chart_id = "s4jvc", gewinn_verlust_df)
dw_publish_chart(chart_id = "s4jvc")
parteien <- createWorkbook()
for (p in parteien_idx_df$partei) {
......@@ -203,3 +206,45 @@ choro_alle_df <- gemeinden_parteien_df %>%
write.xlsx(choro_alle_df,"analysen/choropleth_alle.xlsx")
# Alle DW-Grafiken
dw_c_v <- c("sa8zh", #AfD
"BFQBy", #CDU
"COpbT", #DIE LINKE
"qTsRa", #FDP
"kyHjZ", #FREIE WÄHLER
"q6YsR", #GRÜNE
"n1Z0P", #SPD,
"XUgAd") #Volatilität
for (dw_id in dw_c_v) {
dw_data_to_chart(chart_id = dw_id,choro_alle_df)
dw_publish_chart(chart_id = dw_id)
}
#---- Briefwahl ----
stimm_df <- live_df %>%
filter(Gebietstyp == "SB") %>%
mutate(briefwahl = (str_sub(Wahlbezirksnummer,1,2) %in% c("90","09","99")) | str_detect(Wahllokal,"Briefwahl")) %>%
mutate(AGS = str_sub(Gebietsschlüssel,4,9)) %>%
select(AGS,
g_name = Gebietsbezeichnung,
wahlberechtigt = Wahlberechtigte,
waehler = `Wählerinnen und Wähler`,
ungueltig_wk = `ungültige Wahlkreisstimmen`,
ungueltig_ls = `ungültige Landesstimmen`,
briefwahl) %>%
group_by(AGS) %>%
mutate(anzahl = n()) %>%
filter(!is.na(waehler)) %>%
mutate(bw = ifelse(briefwahl,waehler,0)) %>%
summarize(g_name = first(g_name),
wahlberechtigt = sum(wahlberechtigt),
waehler = sum(waehler),
briefwaehler = sum(bw),
ungueltig_wk = sum(ungueltig_wk),
ungueltig_ls = sum(ungueltig_ls)) %>%
mutate(briefwahlquote = (briefwaehler / waehler *1000) / 10)
briefwahlquote <- (sum(stimm_df$briefwaehler) / sum(stimm_df$waehler) *1000) / 10
write.xlsx(stimm_df,"analysen/briefwahl_nach_gemeinde.xlsx")
R/lies_aktuellen_stand.R
+ 31
− 16
View file @ d57d4d9e
......@@ -145,9 +145,9 @@ forme_hessen_landesstimmen <- function(live_df){
wahlberechtigt = 6,
waehler = 10,
wahlbeteiligung = 12,
gueltig = 15,
ungueltig = 14,
ungueltig_prozent = 17,
gueltig = 77,
ungueltig = 76,
ungueltig_prozent = 78,
all_of(spaltenindex_landesstimmen_df$idx)
) %>%
mutate(wk = as.integer(str_sub(wk,1,3))) %>%
......@@ -156,7 +156,7 @@ forme_hessen_landesstimmen <- function(live_df){
# Parteinamen korrigieren
mutate(partei = str_replace(partei," Landesstimmen",""))%>%
# Prozentanteil errechnen
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,stimmen/gueltig*100)) %>%
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,(stimmen/gueltig*100))) %>%
left_join(frankentable_landesstimmen_lang_df %>%
filter(wk == 0) %>%
select(partei,prozent_2018),
......@@ -196,7 +196,7 @@ forme_kreise_direkt <- function(live_df) {
# Parteinamen korrigieren
mutate(partei = str_replace(partei," Wahlkreisstimmen",""))%>%
# Prozentanteil errechnen
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,stimmen/gueltig*100)) %>%
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,(stimmen/gueltig*100))) %>%
# Ergänze die (Nach-)Namen der Direktkandidaten
left_join(direktkandidaten_df %>% select (wk,partei,Nachname,name),
by=c("wk","partei")) %>%
......@@ -231,9 +231,9 @@ forme_kreise_landesstimmen <- function(live_df) {
wahlberechtigt = 6,
waehler = 10,
wahlbeteiligung = 12,
gueltig = 15,
ungueltig = 14,
ungueltig_prozent = 17,
gueltig = 77,
ungueltig = 76,
ungueltig_prozent = 78,
all_of(spaltenindex_landesstimmen_df$idx)
) %>%
mutate(wk = as.integer(str_sub(wk,1,3))) %>%
......@@ -242,7 +242,10 @@ forme_kreise_landesstimmen <- function(live_df) {
# Parteinamen korrigieren
mutate(partei = str_replace(partei," Landesstimmen",""))%>%
# Prozentanteil errechnen
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,stimmen/gueltig*100)) %>%
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,
0,
(stimmen/gueltig*100))
) %>%
# Ergänze 2018er Ergebnisse aus der "Frankentabelle" (Kombination direkte und umgerechnete WK)
left_join(frankentable_landesstimmen_lang_df,by=c("wk","partei")) %>%
group_by(wk) %>%
......@@ -293,7 +296,11 @@ forme_gemeinden_direkt <- function(live_df) {
# Parteinamen extrahieren - mit V3-Partei!
mutate(partei = str_replace(partei," Wahlkreisstimmen",""))%>%
# Prozentanteil errechnen
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,stimmen/gueltig*100)) %>%
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,
0,
(stimmen/gueltig*100)
)
) %>%
# Ergänze die (Nach-)Namen der Direktkandidaten
left_join(direktkandidaten_df %>% select (wk,partei,Nachname,name),
by=c("wk","partei")) %>%
......@@ -304,7 +311,9 @@ forme_gemeinden_direkt <- function(live_df) {
select(AGS, partei, stimmen_2018, prozent_2018),
by=c("AGS","partei")) %>%
mutate(across(c(stimmen_2018,prozent_2018), ~ ifelse(is.na(.),0,.))) %>%
mutate(differenz = ifelse(prozent == 0,0,prozent - prozent_2018))
mutate(differenz = ifelse(prozent == 0,
0,
prozent - prozent_2018))
return(live_gemeinden_direkt_lang_df)
# Filtere Kreise
......@@ -329,9 +338,9 @@ forme_gemeinden_landesstimmen <- function(live_df) {
wahlberechtigt = 6,
waehler = 10,
wahlbeteiligung = 12,
gueltig = 15,
ungueltig = 14,
ungueltig_prozent = 17,
gueltig = 77,
ungueltig = 76,
ungueltig_prozent = 78,
all_of(spaltenindex_landesstimmen_df$idx)
) %>%
# Nur die Parteien von den Landeslisten
......@@ -350,7 +359,11 @@ forme_gemeinden_landesstimmen <- function(live_df) {
# Parteinamen korrigieren
mutate(partei = str_replace(partei," Landesstimmen",""))%>%
# Prozentanteil errechnen
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,0,stimmen/gueltig*100)) %>%
mutate(prozent = ifelse (stimmen == 0,
0,
(stimmen/gueltig*100)
)
) %>%
# Ergänze 2018er Ergebnisse in den Gemeinden
left_join(gemeinden_landesstimmen_2018_lang_df %>%
select(AGS, partei, stimmen_2018, prozent_2018),
......@@ -359,7 +372,9 @@ forme_gemeinden_landesstimmen <- function(live_df) {
# fill(wahlberechtigte_2018:veraendert) %>%
ungroup() %>%
mutate(across(c(stimmen_2018,prozent_2018), ~ ifelse(is.na(.),0,.))) %>%
mutate(differenz = ifelse(prozent == 0,0,prozent - prozent_2018))
mutate(differenz = ifelse(prozent == 0,
0,
prozent - prozent_2018))
return(live_gemeinden_landesstimmen_lang_df)
# Filtere Kreise
......
R/lies_konfiguration.R
+ 9
− 5
View file @ d57d4d9e
......@@ -137,7 +137,7 @@ frankentable_direkt_lang_df <- frankentable_direkt_df %>%
veraendert,
partei,
stimmen_2018) %>%
mutate(prozent_2018 = stimmen_2018 / gueltig_2018 * 100)
mutate(prozent_2018 = (stimmen_2018 / gueltig_2018 * 1000)/10)
frankentable_landesstimmen_lang_df <- frankentable_landesstimmen_df %>%
pivot_longer(cols=9:21,
......@@ -150,7 +150,7 @@ frankentable_landesstimmen_lang_df <- frankentable_landesstimmen_df %>%
veraendert,
partei,
stimmen_2018) %>%
mutate(prozent_2018 = stimmen_2018 / gueltig_2018 * 100)
mutate(prozent_2018 = (stimmen_2018 / gueltig_2018 * 1000) /10)
# Gemeinde-Ergebnisse laden
......@@ -218,7 +218,7 @@ gemeinden_direkt_2018_df <- direkt_2018_df %>%
gemeinden_direkt_2018_lang_df <- gemeinden_direkt_2018_df %>%
pivot_longer(cols=c(11:29),names_to="partei",values_to="stimmen_2018") %>%
mutate(prozent_2018 = stimmen_2018 / gueltig * 100)
mutate(prozent_2018 = (stimmen_2018 / gueltig * 1000)/10)
### Spalten 35-57: Landesstimmen
landesstimmen_2018_df <- e2018_df %>%
......@@ -271,7 +271,7 @@ gemeinden_landesstimmen_2018_df <- landesstimmen_2018_df %>%
gemeinden_landesstimmen_2018_lang_df <- gemeinden_landesstimmen_2018_df %>%
pivot_longer(cols=c(11:33),names_to="partei",values_to="stimmen_2018") %>%
mutate(prozent_2018 = stimmen_2018 / gueltig * 100)
mutate(prozent_2018 = (stimmen_2018 / gueltig * 1000)/10)
# Ganz Hessen? Ganz Hessen!
hessen_landesstimmen_lang_df <- landesstimmen_2018_df %>%
......@@ -280,7 +280,7 @@ hessen_landesstimmen_lang_df <- landesstimmen_2018_df %>%
pivot_longer(cols = 9:31,
names_to = "partei",
values_to = "stimmen") %>%
mutate(prozent = stimmen / gueltig * 100)
mutate(prozent = (stimmen / gueltig * 1000)/10)
# Direktkandidaten
......@@ -301,3 +301,7 @@ direktkandidaten_df <- kandidaten_alle_df %>%
# Offenbach wird als Gemeinde in einem Wahlkreis behandelt (der halt nur eine Gemeinde hat)
staedte_v <- c("611000","411000","412000","414000")
# Parteien, für die es Frankentable-Vergleichswerte gibt
v2018_v <- colnames(frankentable_direkt_df)[9:20]
\ No newline at end of file
README.md
+ 28
− 0
View file @ d57d4d9e
......@@ -29,6 +29,8 @@ Die Daten müssen dafür über ein CSV angeliefert werden, das auf dem Bucket li
dessen Adresse die Datawrapper-Grafik kennt, und das überschrieben wird, wenn etwas aktualisiert
werden soll. Details hier: https://academy.datawrapper.de/article/60-external-data-sources
### Lösung: CSV- und JSON-Livedaten in Datawrapper
Schöner ist die zusätzliche Möglichkeit, ein JSON mit zusätzlichen Metadaten-Keys zu hinterlegen,
dessen Inhalt die Datawrapper-Grafik genau so zieht wie die Daten - zum Beipsiel für
einen angepassten Titel, einen Fortschrittsbalken für die ausgezählten Stimmbezirke und einen
......@@ -39,6 +41,32 @@ Wenn die Grafiken nicht neu veröffentlicht werden müssen, sondern man nur die
CSV- und JSON-Dateien generieren und uploaden muss, ist ein Auswertungs-Zyklus in unter einer
Minute erledigt - auf jeden Fall schnell genug, um die nächste Aktualisierung mitzubekommen.
### Generierung und Anpassung der Datawrapper-Grafiken
Das Anlegen der Grafiken erfolgte automatisiert - wie auch sonst - , allerdings
habe ich es für effizienter gehalten, nicht jeden einzelnen Key anzupassen, weil Datawrapper
zum Teil ganze Serien von Parametern braucht, um richtig zu antworten. (Beispiel:
column-Parameter zum Umgang mit Datenreihen).
Workflow war also:
- Anpassung von Muster-Datawrapper-Grafiken von Hand...
- ...ergänzt von automatisch generierten Farbtabellen für die Parteien
- Eintrag der CSV- und JSON-Datei-URLs automatisiert; Anpassung von Keys
### Datawrapper-Grafiken für Live-Update einrichten via API
Damit eine Grafik die externen Daten nutzt, muss man per API fünf(!) Keys eintragen -
siehe Funktion fix_dwcdn() in der Datei aktualisiere_grafiken.R:
```
data$`use-datawrapper-cdn`<- FALSE
data$`upload-method`= "external-data"
data$`external-data` = "<dateiname>.csv"
data$`external-metadata` = "<dateiname>.json"
#...und wichtig: ein zusätzlicher Key auf der Ebene content
dw_edit_chart(chart_id = did, data = data, externalData = ext_path)
```
## Drumherum ##
......
analysen/choropleth_AfD.xlsx
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analysen/choropleth_CDU.xlsx
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analysen/choropleth_DIE LINKE.xlsx
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analysen/choropleth_FDP.xlsx
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analysen/choropleth_FREIE WÄHLER.xlsx
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analysen/choropleth_GRÜNE.xlsx
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analysen/choropleth_SPD.xlsx
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analysen/choropleth_alle.xlsx
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analysen/gewinn_verlust.xlsx
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analysen/hochburgen_schwachstellen_gemeinden.xlsx
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index/kandidaten_alle.xlsx
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index/spaltenindex_direkt.xlsx
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