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title: "지도제작 대회"
subtitle: "대구경북/부울경"
description: |
대구경북/부울경 김건희 특검 거부권에 대해서 알아보자.
author:
- name: 이광춘
url: https://www.linkedin.com/in/kwangchunlee/
affiliation: 한국 R 사용자회
affiliation-url: https://github.com/bit2r
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comment: "#>"
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---
# 대구경북, 부울경
제21대 2020년 총선 기준 대구경북과 부울경 선거구수는 다음과 같다.
| 지역 | 선거구 수 |
|------------|----------|
| 부산 | 18개 |
| 울산 | 6개 |
| 경남 | 16개 |
| 부산울산경남 부분합 | 40개 |
| 대구 | 12개 |
| 경북 | 13개 |
| 대구경북 부분합 | 25개 |
| 전체 총합 | 65개 |
# 데이터셋
```{r}
library(tidyverse)
library(ggrepel)
## 마스터 --------
election_codes <-
read_csv("data/선거API_선거코드.csv")
## 후보 --------
candidates_raw <-
read_rds("data/선거API_총선_전체후보.rds")
candidates <- candidates_raw |>
select(data) |>
unnest(data) |>
mutate(정당 = case_when(
jdName %in% c("더불어민주당", "통합민주당", "민주통합당") ~ "민주당",
jdName == "새천년민주당" & sgId == "20000413" ~ "민주당",
jdName == "열린우리당" & sgId == "20040415" ~ "민주당",
jdName %in% c("한나라당", "미래통합당", "새누리당", "자유한국당", "국민의힘") ~ "국민의힘",
TRUE ~ "기타"
)) |>
select(sgId, sdName, sggName, jdName, 정당, name, hanjaName, status)
## 당선인 ------
winners_raw <-
read_rds("data/선거API_총선_전체당선인.rds")
winners <- winners_raw |>
select(data) |>
unnest(data) |>
mutate(정당 = case_when(
jdName %in% c("더불어민주당", "통합민주당", "민주통합당") ~ "민주당",
jdName == "새천년민주당" & sgId == "20000413" ~ "민주당",
jdName == "열린우리당" & sgId == "20040415" ~ "민주당",
jdName %in% c("한나라당", "미래통합당", "새누리당", "자유한국당", "국민의힘") ~ "국민의힘",
TRUE ~ "기타"
)) |>
select(sgId, sdName, sggName, jdName, 정당, name, hanjaName, dugsu, dugyul)
```
# 전처리
```{r}
basetable <- candidates |>
left_join(winners, by = c("sgId", "sdName", "sggName", "jdName", "정당", "name", "hanjaName")) |>
mutate(sdName = ifelse(str_detect(sdName, "제주"), "제주특별자치도", sdName)) |>
mutate(당선여부 = ifelse(is.na(dugsu), "낙선", "당선")) |>
mutate(권역 = case_when(
sdName %in% c("서울특별시", "인천광역시", "경기도") ~ "수도권",
sdName %in% c("부산광역시", "울산광역시", "경상남도") ~ "부울경",
sdName %in% c("광주광역시", "전라남도", "전라북도") ~ "광주전라",
sdName %in% c("대구광역시", "경상북도") ~ "대구경북",
sdName %in% c("대전광역시", "충청남도", "충청북도", "세종특별자치시") ~ "대전충청세종",
sdName %in% c("강원도", "제주특별자치도", "제주도") ~ "강원제주",
TRUE ~ NA_character_ # 기타 경우에 대한 처리
))
```
# 분석
## 사퇴비율
```{r}
resign_g <- basetable |>
count(권역, sdName, status) |>
pivot_wider(names_from = status, values_from = n, values_fill = 0) |>
mutate(사퇴비율 = 사퇴 / (사퇴 + 등록 + 등록무효)) |>
arrange(desc(사퇴비율)) |>
mutate(권역색상 = case_when(
str_detect(권역, "대구|부울경") ~ "red",
TRUE ~ "gray30"
)) |>
# 사퇴비율 막대그래프 그려줘
ggplot(aes(x = reorder(sdName, 사퇴비율), y = 사퇴비율,
fill = 권역색상)) +
geom_col() +
geom_text(aes(label = scales::percent(사퇴비율, accuracy = 0.01),
color = 권역색상),
vjust = +0.5, hjust = -0.2, size = 7) +
coord_flip() +
labs(
title = "역대 총선 시도별 후보자 중 사퇴 비율",
subtitle = "사퇴 비율 = 사퇴 / (사퇴 + 등록 + 등록무효)",
x = "",
y = "사퇴비율",
caption = "자료출처: 중앙선거관리위원회"
) +
theme_korean() +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 0.1),
limits = c(0, 0.021)) +
scale_fill_manual(values = c("red" = "red", "gray30" = "gray30"),
guide = FALSE) +
scale_color_manual(values = c("red" = "red", "gray30" = "gray30"),
guide = FALSE)
resign_g
ragg::agg_jpeg("images/특별법_후보자_사퇴비율.jpeg",
width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
resign_g
dev.off()
```
## 대구경북 당선자
```{r}
tk_g <- basetable |>
mutate(sggName = str_replace_all(sggName, "[^가-힣]", "")) |>
mutate(당선인 = str_glue("{name}\n{hanjaName}")) |>
filter(str_detect(sdName, "대구광역시|경상북도"),
당선여부 == "당선") |>
mutate(선거구 = str_glue("{sdName} {sggName}")) |>
left_join(election_codes |>
filter(sgTypecode == 0) |>
select(sgId, sgName) |>
mutate(sgId = as.character(sgId)), by = "sgId") |>
mutate(선거명 = str_remove(sgName, " 국회의원선거")) |>
mutate(정당 = factor(정당, levels = c("국민의힘", "민주당", "기타"))) |>
ggplot(aes(x = 선거명, y = 선거구, group = 당선인, color = 정당)) +
geom_text_repel(aes(label = name), size = 3) +
geom_line() +
geom_point() +
theme_korean() +
theme(legend.position = "top",
axis.text.x = element_text(size = 7),
axis.text.y = element_text(size = 7)) +
labs(
title = "대구광역시, 경상북도 선거구 당선자",
x = "",
y = "",
caption = "자료출처: 중앙선거관리위원회"
) +
scale_color_manual(values = c("국민의힘" = "red",
"민주당" = "blue",
"기타" = "gray10"))
tk_g
ragg::agg_jpeg("images/특별법_후보자_대구경북.jpeg",
width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
tk_g
dev.off()
```
## 부울경 당선자
```{r}
bwk_g <- basetable |>
mutate(sggName = str_replace_all(sggName, "[^가-힣]", "")) |>
mutate(당선인 = str_glue("{name}\n{hanjaName}")) |>
filter(str_detect(sdName, "부산광역시|경상남도|울산광역시"),
당선여부 == "당선") |>
mutate(선거구 = str_glue("{sdName} {sggName}")) |>
left_join(election_codes |>
filter(sgTypecode == 0) |>
select(sgId, sgName) |>
mutate(sgId = as.character(sgId)), by = "sgId") |>
mutate(선거명 = str_remove(sgName, " 국회의원선거")) |>
mutate(정당 = factor(정당, levels = c("국민의힘", "민주당", "기타"))) |>
ggplot(aes(x = 선거명, y = 선거구, group = 당선인, color = 정당)) +
geom_text_repel(aes(label = name), size = 2.5) +
geom_line() +
geom_point() +
theme_korean() +
theme(legend.position = "top",
axis.text.x = element_text(size = 7),
axis.text.y = element_text(size = 6)) +
labs(
title = "부산/울산광역시, 경상남도 선거구 당선자",
x = "",
y = "",
caption = "자료출처: 중앙선거관리위원회"
) +
scale_color_manual(values = c("국민의힘" = "red",
"민주당" = "blue",
"기타" = "gray10"))
bwk_g
ragg::agg_jpeg("images/특별법_후보자_부울경.jpeg",
width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
bwk_g
dev.off()
```
## 재선비율
### 스크립트
```{r}
basetable |>
filter(sgId %in% c("20000413", "20040415")) |>
filter(당선여부 == "당선") |>
filter(sdName == "대구광역시") |>
select(sgId, name, 당선여부) |>
pivot_wider(names_from = sgId, values_from = 당선여부) |>
filter(!is.na(`20000413`)) |>
mutate(재선여부 = ifelse(`20000413` == "당선" &
!is.na(`20040415`), "재선", "탈락")) |>
count(재선여부) |>
mutate(재선비율 = n / sum(n)) |>
filter(재선여부 == "재선") |>
pull(재선비율)
```
### 함수
```{r}
election_vector <- basetable |>
count(sgId) |> pull(sgId)
calculate_election <- function(old_election = "20000413",
new_election = "20040415",
region = "대구광역시") {
re_elected <- basetable |>
filter(sgId %in% c(old_election, new_election)) |>
filter(당선여부 == "당선") |>
filter(sdName == region) |>
select(sgId, name, 당선여부) |>
pivot_wider(names_from = sgId, values_from = 당선여부) |>
set_names(c("name", "oldElection", "newElection")) |>
filter(!is.na(oldElection)) |>
mutate(재선여부 = case_when(
oldElection == "당선" & !is.na(newElection) ~ "재선",
TRUE ~ "탈락")) |>
count(재선여부) |>
mutate(재선비율 = n / sum(n)) |>
filter(재선여부 == "재선") |>
pull(재선비율)
if(identical(re_elected, numeric(0))) {
return(0)
} else {
return(re_elected)
}
}
calculate_election(election_vector[2], election_vector[3], "광주광역시")
calculate_election(election_vector[5], election_vector[6], "울산광역시")
calculate_election(election_vector[5], election_vector[6], "부산광역시")
calculate_election(election_vector[5], election_vector[6], "광주광역시")
```
### 대구 함수
```{r}
election_vector |>
enframe(name = NULL, value = "election") |>
mutate(next_election = dplyr::lead(election)) |>
filter(!is.na(next_election)) |>
mutate(data = map2_dbl(election, next_election, calculate_election))
```
### 전국
```{r}
sdName_vector <- basetable |>
count(sdName) |> pull(sdName)
nomination <- election_vector |>
enframe(name = NULL, value = "election") |>
mutate(next_election = dplyr::lead(election)) |>
mutate(sdName = list(sdName_vector) ) |>
filter(!is.na(next_election)) |>
unnest(sdName) |>
filter(!sdName %in% c("세종특별자치시", "제주특별자치도")) |>
mutate(data = pmap(list(election, next_election, sdName),
safely(calculate_election, otherwise = "error")))
nomination_g <- nomination |>
mutate(재선율 = map(data, ~.$result)) |>
unnest(재선율) |>
left_join(election_codes |>
filter(sgTypecode == 0) |>
select(sgId, sgName) |>
mutate(sgId = as.character(sgId)), by = c("next_election" = "sgId")) |>
mutate(선거명 = str_remove(sgName, " 국회의원선거")) |>
mutate(sdName = factor(sdName, levels =
c("대구광역시", "경상북도",
"부산광역시", "울산광역시", "경상남도",
"광주광역시", "전라남도", "전라북도", "강원도",
"대전광역시", "충청남도", "충청북도",
"서울특별시", "경기도", "인천광역시" ))) |>
ggplot(aes(x = 선거명, y = 재선율, group = sdName, color = sdName)) +
geom_line() +
geom_point() +
facet_wrap(~sdName, ncol = 5) +
theme_korean() +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
theme(legend.position = "none") +
labs(
title = "국회의원 선거 현역 재선비율",
subtitle = "직전선거 당선자 중 다음 선거 당선자 비율",
x = "",
y = "재선비율",
caption = "자료출처: 중앙선거관리위원회"
) +
geom_hline(yintercept = 0.5, linetype = "dashed", color = "gray20") +
theme(
axis.text.x = ggplot2::element_text(family = "MaruBuri", size = 8),
axis.text.y = ggplot2::element_text(family = "MaruBuri", size = 10)
)
nomination_g
ragg::agg_jpeg("images/특별법_현역의원_재선비율.jpeg",
width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
nomination_g
dev.off()
```
