diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index cb48773659925adc5cf68d7607061985737ba11c..93241594cd916f02ec3f4ed44e1070127a356da5 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -4,7 +4,10 @@
.Ruserdata
.DS_Store
.gitignore
-algorithmwatch
+analysen/*
+livedaten/*
+livedaten-backup/*
+algorithmwatch/*
ltwhe.log
ltwhe_success.log
ltwhe_crash.log
diff --git a/R/aktualisiere_grafiken.R b/R/aktualisiere_grafiken.R
index f7879aec60e77945eb8994d3734681542c9ce4b6..579072755f0f16991da22c99240cada10a48b047 100644
--- a/R/aktualisiere_grafiken.R
+++ b/R/aktualisiere_grafiken.R
@@ -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 = ","),
- " (",
- formatC(differenz,digits=1,format="f",
+ "% (",
+ 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 = ","),
" (",
- formatC(differenz,digits=1,format="f",
+ 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
diff --git a/R/auswertung.R b/R/auswertung.R
index 36636d33eb6c347139eebdd10d467f5d8ad5a0e4..386d7d47e0383b85963ce70ffacb1d1486327a04 100644
--- a/R/auswertung.R
+++ b/R/auswertung.R
@@ -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$partei) {
@@ -203,3 +206,45 @@ choro_alle_df <- gemeinden_parteien_df %>%
write.xlsx(choro_alle_df,"analysen/choropleth_alle.xlsx")
+# Alle DW-Grafiken
+dw_c_v <- c("sa8zh", #AfD
+ "BFQBy", #CDU
+ "COpbT", #DIE LINKE
+ "qTsRa", #FDP
+ "kyHjZ", #FREIE WÄHLER
+ "q6YsR", #GRÃœNE
+ "n1Z0P", #SPD,
+ "XUgAd") #Volatilität
+
+
+for (dw_id in dw_c_v) {
+ dw_data_to_chart(chart_id = dw_id,choro_alle_df)
+ dw_publish_chart(chart_id = dw_id)
+}
+
+#---- Briefwahl ----
+stimm_df <- live_df %>%
+ filter(Gebietstyp == "SB") %>%
+ mutate(briefwahl = (str_sub(Wahlbezirksnummer,1,2) %in% c("90","09","99")) | str_detect(Wahllokal,"Briefwahl")) %>%
+ mutate(AGS = str_sub(Gebietsschlüssel,4,9)) %>%
+ select(AGS,
+ g_name = Gebietsbezeichnung,
+ wahlberechtigt = Wahlberechtigte,
+ waehler = `Wählerinnen und Wähler`,
+ ungueltig_wk = `ungültige Wahlkreisstimmen`,
+ ungueltig_ls = `ungültige Landesstimmen`,
+ briefwahl) %>%
+ group_by(AGS) %>%
+ mutate(anzahl = n()) %>%
+ filter(!is.na(waehler)) %>%
+ mutate(bw = ifelse(briefwahl,waehler,0)) %>%
+ summarize(g_name = first(g_name),
+ wahlberechtigt = sum(wahlberechtigt),
+ waehler = sum(waehler),
+ briefwaehler = sum(bw),
+ ungueltig_wk = sum(ungueltig_wk),
+ ungueltig_ls = sum(ungueltig_ls)) %>%
+ mutate(briefwahlquote = (briefwaehler / waehler *1000) / 10)
+
+briefwahlquote <- (sum(stimm_df$briefwaehler) / sum(stimm_df$waehler) *1000) / 10
+write.xlsx(stimm_df,"analysen/briefwahl_nach_gemeinde.xlsx")
diff --git a/R/lies_aktuellen_stand.R b/R/lies_aktuellen_stand.R
index e7aaa6694a4612c8fd7e71189ac929e7b64d0891..c559275b789b5fc34274c7bb7991327799cc907a 100644
--- a/R/lies_aktuellen_stand.R
+++ b/R/lies_aktuellen_stand.R
@@ -145,9 +145,9 @@ forme_hessen_landesstimmen <- function(live_df){
wahlberechtigt = 6,
waehler = 10,
wahlbeteiligung = 12,
- gueltig = 15,
- ungueltig = 14,
- ungueltig_prozent = 17,
+ gueltig = 77,
+ ungueltig = 76,
+ ungueltig_prozent = 78,
all_of(spaltenindex_landesstimmen_df$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
diff --git a/R/lies_konfiguration.R b/R/lies_konfiguration.R
index af515366428aacb40cd510502206e2aa7729ff62..30c4e38fe6d4e28547728a42d796f38db398e4a5 100644
--- a/R/lies_konfiguration.R
+++ b/R/lies_konfiguration.R
@@ -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
@@ -300,4 +300,8 @@ direktkandidaten_df <- kandidaten_alle_df %>%
# Kassel, Darmstadt, Frankfurt, Wiesbaden - die KF mit mehr als einem Wahlkreis
# 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
diff --git a/README.md b/README.md
index 3a8ef572c7abfa1e1da6448c305ee47fc70ffdec..449f51e4eff9444800ed201c2c90fefc2a22426d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -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 ##
diff --git a/analysen/choropleth_AfD.xlsx b/analysen/choropleth_AfD.xlsx
index a7132661c4c91c35e3a74d15763c074508cd6a16..ff48424ddebc83ec1e4f1c94042c51776d13e2ad 100644
Binary files a/analysen/choropleth_AfD.xlsx and b/analysen/choropleth_AfD.xlsx differ
diff --git a/analysen/choropleth_CDU.xlsx b/analysen/choropleth_CDU.xlsx
index b56728f9c1fc1a7759d1df8bdd9854fbe99d3874..e564bf02054407cb9e42491cd6feb9e6bb86535f 100644
Binary files a/analysen/choropleth_CDU.xlsx and b/analysen/choropleth_CDU.xlsx differ
diff --git a/analysen/choropleth_DIE LINKE.xlsx b/analysen/choropleth_DIE LINKE.xlsx
index 8fb57098839007886a7a87ac3796b5dd38232ca2..98479ae9bc2439196fefdf8956c162e02fe567df 100644
Binary files a/analysen/choropleth_DIE LINKE.xlsx and b/analysen/choropleth_DIE LINKE.xlsx differ
diff --git a/analysen/choropleth_FDP.xlsx b/analysen/choropleth_FDP.xlsx
index 83546681829c6ec625fffb4b70a27e98b014fb08..4b309044e8d6ea46540025eca5b350353d5cfbb8 100644
Binary files a/analysen/choropleth_FDP.xlsx and b/analysen/choropleth_FDP.xlsx differ
diff --git "a/analysen/choropleth_FREIE W\303\204HLER.xlsx" "b/analysen/choropleth_FREIE W\303\204HLER.xlsx"
index 18dba41cb88dfeef3aa8f7c0756bf802b15ec45a..4d66e41589c58e7da1ba9eb344b4230642eb3d9c 100644
Binary files "a/analysen/choropleth_FREIE W\303\204HLER.xlsx" and "b/analysen/choropleth_FREIE W\303\204HLER.xlsx" differ
diff --git "a/analysen/choropleth_GR\303\234NE.xlsx" "b/analysen/choropleth_GR\303\234NE.xlsx"
index 4b408f7093ca0cb1b51947f47919f2661c363a49..a91dc7fc35b282fc4b264ebf5ac4a762e836b288 100644
Binary files "a/analysen/choropleth_GR\303\234NE.xlsx" and "b/analysen/choropleth_GR\303\234NE.xlsx" differ
diff --git a/analysen/choropleth_SPD.xlsx b/analysen/choropleth_SPD.xlsx
index b55faa2241080e014e809d8eba6f4cf53b162e0d..fd1dd204e725b24f2711f319de91b3a26a3e65b3 100644
Binary files a/analysen/choropleth_SPD.xlsx and b/analysen/choropleth_SPD.xlsx differ
diff --git a/analysen/choropleth_alle.xlsx b/analysen/choropleth_alle.xlsx
index ddcb529d79a3173c039a53509e94446b13505914..1da7a452005c4014a82bc562bcef953998e36dcb 100644
Binary files a/analysen/choropleth_alle.xlsx and b/analysen/choropleth_alle.xlsx differ
diff --git a/analysen/gewinn_verlust.xlsx b/analysen/gewinn_verlust.xlsx
index 1c73e64b169974d82cc7abfbd34b9e4f05f69a47..ecd87f3115895ff687b25c23724419e1cece940e 100644
Binary files a/analysen/gewinn_verlust.xlsx and b/analysen/gewinn_verlust.xlsx differ
diff --git a/analysen/hochburgen_schwachstellen_gemeinden.xlsx b/analysen/hochburgen_schwachstellen_gemeinden.xlsx
index 25ce8173792c2353a2db0ace7731774a70a6fb63..5bf75a1c45bffd6dbf5c2fe0e4206e1103feae4d 100644
Binary files a/analysen/hochburgen_schwachstellen_gemeinden.xlsx and b/analysen/hochburgen_schwachstellen_gemeinden.xlsx differ
diff --git a/index/kandidaten_alle.xlsx b/index/kandidaten_alle.xlsx
index bed6f80e6848b56dc195279a20cf6354685c9f02..56d5252e1c52785194924897ad03e9f6689d2b9e 100644
Binary files a/index/kandidaten_alle.xlsx and b/index/kandidaten_alle.xlsx differ
diff --git a/index/spaltenindex_direkt.xlsx b/index/spaltenindex_direkt.xlsx
index c62bee5e14299e486d7eba9adf466825a73c2949..0213cd6b964c0cd2d164918a6893ce13c12e8fb9 100644
Binary files a/index/spaltenindex_direkt.xlsx and b/index/spaltenindex_direkt.xlsx differ