공공데이터포털 중앙선거관리위원회 당선인정보 API 를 통해 당선인 정보를 조회한다. (선거종류, 선거구명, 시도명, 구시군명, 기호, 정당, 성명, 성별, 연령, 경력, 득표수, 득표율 등을 조회)
library(tidyverse)
library(rvest)
library(gt)
library(gtExtras)
library(rvest)
# iconv(names(krvote::code_election), from = "EUC-KR", to = "UTF-8")
code_election <- krvote::code_election
names(code_election) <- c("선거코드", "선거명", "선거구분")
legislator_code <- code_election |>
dplyr::filter(str_detect(선거명, "국회의원")) |>
pull(선거코드) |>
unique()
legislator_code
#> [1] "20040415" "20080409" "20120411" "20160413" "20180613" "20190403" "20200415"
#> [8] "20220309"library(httr)
library(jsonlite)
# httr의 GET 함수로 데이터를 추출한다
response <- GET("http://apis.data.go.kr/9760000/WinnerInfoInqireService2/getWinnerInfoInqire",
query = list(sgId = "20220309",
sgTypecode = "1",
sdName = "전국",
sggName = "대한민국",
pageNo = 1,
numOfRows = 10,
resultType = "json",
serviceKey = Sys.getenv('DATA_GO_DECODE_KEY')))
# 응답 상태와 내용을 확인한다
print(status_code(response))
#> [1] 200
response_list <- content(response, "text") |>
fromJSON()
response_tbl <- response_list$getWinnerInfoInqire$item
response_tbl
#> num sgId sgTypecode huboid sggName sdName wiwName giho gihoSangse
#> 1 1 20220309 1 100138362 대한민국 전국 2
#> jdName name hanjaName gender birthday age addr
#> 1 국민의힘 윤석열 尹錫悅 남 19601218 61 서울특별시 서초구 서초중앙로
#> jobId job eduId edu career1
#> 1 75 정치인 221 서울대학교 대학원 졸업(법학석사) (전) 제43대 검찰총장
#> career2 dugsu dugyul
#> 1 (전) 서울중앙지방검찰청 검사장 16394815 48.56
# httr의 GET 함수로 데이터를 추출한다
response <- GET("http://apis.data.go.kr/9760000/WinnerInfoInqireService2/getWinnerInfoInqire",
query = list(sgId = legislator_code[8],
sgTypecode = "2",
sdName = "서울특별시",
sggName = "종로구",
pageNo = 1,
numOfRows = 10,
resultType = "json",
serviceKey = Sys.getenv('DATA_GO_DECODE_KEY')))
# 응답 상태와 내용을 확인한다
print(status_code(response))
#> [1] 200
response_list <- content(response, "text") |>
fromJSON()
response_tbl <- response_list$getWinnerInfoInqire$item
response_tbl
#> num sgId sgTypecode huboid sggName sdName wiwName giho gihoSangse
#> 1 1 20220309 2 100138535 종로구 서울특별시 종로구 2
#> jdName name hanjaName gender birthday age addr
#> 1 국민의힘 최재형 崔在亨 남 19560902 65 서울특별시 양천구 목동중앙로7길
#> jobId job eduId edu career1 career2 dugsu
#> 1 75 정당인 68 서울대학교 법학과 졸업 (전)감사원장 (전)사법연수원장 49637
#> dugyul
#> 1 52.09선거종류코드(sgTypecode): (0) 대표선거명, (1)대통령,(2)국회의원,(3)시도지사,(4)구시군장,(5)시도의원,(6)구시군의회의원,(7)국회의원비례대표,(8)광역의원비례대표,(9)기초의원비례대표,(10)교육의원,(11)교육감
# httr의 GET 함수로 데이터를 추출한다
response <- GET("http://apis.data.go.kr/9760000/CommonCodeService/getCommonSggCodeList",
query = list(sgId = legislator_code[7],
sgTypecode = "2",
numOfRows = "1000",
resultType = "json",
serviceKey = Sys.getenv('DATA_GO_DECODE_KEY')))
# 응답 상태와 내용을 확인한다
print(status_code(response))
#> [1] 200
response_list <- content(response, "text") |>
fromJSON()
response_tbl <- response_list$getCommonSggCodeList$item
response_tbl
#> num sgId sgTypecode sggName sdName
#> 1 1 20200415 2 종로구 서울특별시
#> 2 2 20200415 2 중구성동구갑 서울특별시
#> 3 3 20200415 2 중구성동구을 서울특별시
#> 4 4 20200415 2 용산구 서울특별시
#> 5 5 20200415 2 광진구갑 서울특별시
#> 6 6 20200415 2 광진구을 서울특별시
#> 7 7 20200415 2 동대문구갑 서울특별시
#> 8 8 20200415 2 동대문구을 서울특별시
#> 9 9 20200415 2 중랑구갑 서울특별시
#> 10 10 20200415 2 중랑구을 서울특별시
#> 11 11 20200415 2 성북구갑 서울특별시
#> 12 12 20200415 2 성북구을 서울특별시
#> 13 13 20200415 2 강북구갑 서울특별시
#> 14 14 20200415 2 강북구을 서울특별시
#> 15 15 20200415 2 도봉구갑 서울특별시
#> 16 16 20200415 2 도봉구을 서울특별시
#> 17 17 20200415 2 노원구갑 서울특별시
#> 18 18 20200415 2 노원구을 서울특별시
#> 19 19 20200415 2 노원구병 서울특별시
#> 20 20 20200415 2 은평구갑 서울특별시
#> 21 21 20200415 2 은평구을 서울특별시
#> 22 22 20200415 2 서대문구갑 서울특별시
#> 23 23 20200415 2 서대문구을 서울특별시
#> 24 24 20200415 2 마포구갑 서울특별시
#> 25 25 20200415 2 마포구을 서울특별시
#> 26 26 20200415 2 양천구갑 서울특별시
#> 27 27 20200415 2 양천구을 서울특별시
#> 28 28 20200415 2 강서구갑 서울특별시
#> 29 29 20200415 2 강서구을 서울특별시
#> 30 30 20200415 2 강서구병 서울특별시
#> 31 31 20200415 2 구로구갑 서울특별시
#> 32 32 20200415 2 구로구을 서울특별시
#> 33 33 20200415 2 금천구 서울특별시
#> 34 34 20200415 2 영등포구갑 서울특별시
#> 35 35 20200415 2 영등포구을 서울특별시
#> 36 36 20200415 2 동작구갑 서울특별시
#> 37 37 20200415 2 동작구을 서울특별시
#> 38 38 20200415 2 관악구갑 서울특별시
#> 39 39 20200415 2 관악구을 서울특별시
#> 40 40 20200415 2 서초구갑 서울특별시
#> 41 41 20200415 2 서초구을 서울특별시
#> 42 42 20200415 2 강남구갑 서울특별시
#> 43 43 20200415 2 강남구을 서울특별시
#> 44 44 20200415 2 강남구병 서울특별시
#> 45 45 20200415 2 송파구갑 서울특별시
#> 46 46 20200415 2 송파구을 서울특별시
#> 47 47 20200415 2 송파구병 서울특별시
#> 48 48 20200415 2 강동구갑 서울특별시
#> 49 49 20200415 2 강동구을 서울특별시
#> 50 50 20200415 2 중구영도구 부산광역시
#> 51 51 20200415 2 서구동구 부산광역시
#> 52 52 20200415 2 부산진구갑 부산광역시
#> 53 53 20200415 2 부산진구을 부산광역시
#> 54 54 20200415 2 동래구 부산광역시
#> 55 55 20200415 2 남구갑 부산광역시
#> 56 56 20200415 2 남구을 부산광역시
#> 57 57 20200415 2 북구강서구갑 부산광역시
#> 58 58 20200415 2 북구강서구을 부산광역시
#> 59 59 20200415 2 해운대구갑 부산광역시
#> 60 60 20200415 2 해운대구을 부산광역시
#> 61 61 20200415 2 사하구갑 부산광역시
#> 62 62 20200415 2 사하구을 부산광역시
#> 63 63 20200415 2 금정구 부산광역시
#> 64 64 20200415 2 연제구 부산광역시
#> 65 65 20200415 2 수영구 부산광역시
#> 66 66 20200415 2 사상구 부산광역시
#> 67 67 20200415 2 기장군 부산광역시
#> 68 68 20200415 2 중구남구 대구광역시
#> 69 69 20200415 2 동구갑 대구광역시
#> 70 70 20200415 2 동구을 대구광역시
#> 71 71 20200415 2 서구 대구광역시
#> 72 72 20200415 2 북구갑 대구광역시
#> 73 73 20200415 2 북구을 대구광역시
#> 74 74 20200415 2 수성구갑 대구광역시
#> 75 75 20200415 2 수성구을 대구광역시
#> 76 76 20200415 2 달서구갑 대구광역시
#> 77 77 20200415 2 달서구을 대구광역시
#> 78 78 20200415 2 달서구병 대구광역시
#> 79 79 20200415 2 달성군 대구광역시
#> 80 80 20200415 2 중구강화군옹진군 인천광역시
#> 81 81 20200415 2 동구미추홀구갑 인천광역시
#> 82 82 20200415 2 동구미추홀구을 인천광역시
#> 83 83 20200415 2 연수구갑 인천광역시
#> 84 84 20200415 2 연수구을 인천광역시
#> 85 85 20200415 2 남동구갑 인천광역시
#> 86 86 20200415 2 남동구을 인천광역시
#> 87 87 20200415 2 부평구갑 인천광역시
#> 88 88 20200415 2 부평구을 인천광역시
#> 89 89 20200415 2 계양구갑 인천광역시
#> 90 90 20200415 2 계양구을 인천광역시
#> 91 91 20200415 2 서구갑 인천광역시
#> 92 92 20200415 2 서구을 인천광역시
#> 93 93 20200415 2 동구남구갑 광주광역시
#> 94 94 20200415 2 동구남구을 광주광역시
#> 95 95 20200415 2 서구갑 광주광역시
#> 96 96 20200415 2 서구을 광주광역시
#> 97 97 20200415 2 북구갑 광주광역시
#> 98 98 20200415 2 북구을 광주광역시
#> 99 99 20200415 2 광산구갑 광주광역시
#> 100 100 20200415 2 광산구을 광주광역시
#> 101 101 20200415 2 동구 대전광역시
#> 102 102 20200415 2 중구 대전광역시
#> 103 103 20200415 2 서구갑 대전광역시
#> 104 104 20200415 2 서구을 대전광역시
#> 105 105 20200415 2 유성구갑 대전광역시
#> 106 106 20200415 2 유성구을 대전광역시
#> 107 107 20200415 2 대덕구 대전광역시
#> 108 108 20200415 2 중구 울산광역시
#> 109 109 20200415 2 남구갑 울산광역시
#> 110 110 20200415 2 남구을 울산광역시
#> 111 111 20200415 2 동구 울산광역시
#> 112 112 20200415 2 북구 울산광역시
#> 113 113 20200415 2 울주군 울산광역시
#> 114 114 20200415 2 세종특별자치시갑 세종특별자치시
#> 115 115 20200415 2 세종특별자치시을 세종특별자치시
#> 116 116 20200415 2 수원시갑 경기도
#> 117 117 20200415 2 수원시을 경기도
#> 118 118 20200415 2 수원시병 경기도
#> 119 119 20200415 2 수원시정 경기도
#> 120 120 20200415 2 수원시무 경기도
#> 121 121 20200415 2 성남시수정구 경기도
#> 122 122 20200415 2 성남시중원구 경기도
#> 123 123 20200415 2 성남시분당구갑 경기도
#> 124 124 20200415 2 성남시분당구을 경기도
#> 125 125 20200415 2 의정부시갑 경기도
#> 126 126 20200415 2 의정부시을 경기도
#> 127 127 20200415 2 안양시만안구 경기도
#> 128 128 20200415 2 안양시동안구갑 경기도
#> 129 129 20200415 2 안양시동안구을 경기도
#> 130 130 20200415 2 부천시갑 경기도
#> 131 131 20200415 2 부천시을 경기도
#> 132 132 20200415 2 부천시병 경기도
#> 133 133 20200415 2 부천시정 경기도
#> 134 134 20200415 2 광명시갑 경기도
#> 135 135 20200415 2 광명시을 경기도
#> 136 136 20200415 2 평택시갑 경기도
#> 137 137 20200415 2 평택시을 경기도
#> 138 138 20200415 2 동두천시연천군 경기도
#> 139 139 20200415 2 안산시상록구갑 경기도
#> 140 140 20200415 2 안산시상록구을 경기도
#> 141 141 20200415 2 안산시단원구갑 경기도
#> 142 142 20200415 2 안산시단원구을 경기도
#> 143 143 20200415 2 고양시갑 경기도
#> 144 144 20200415 2 고양시을 경기도
#> 145 145 20200415 2 고양시병 경기도
#> 146 146 20200415 2 고양시정 경기도
#> 147 147 20200415 2 의왕시과천시 경기도
#> 148 148 20200415 2 구리시 경기도
#> 149 149 20200415 2 남양주시갑 경기도
#> 150 150 20200415 2 남양주시을 경기도
#> 151 151 20200415 2 남양주시병 경기도
#> 152 152 20200415 2 오산시 경기도
#> 153 153 20200415 2 시흥시갑 경기도
#> 154 154 20200415 2 시흥시을 경기도
#> 155 155 20200415 2 군포시 경기도
#> 156 156 20200415 2 하남시 경기도
#> 157 157 20200415 2 용인시갑 경기도
#> 158 158 20200415 2 용인시을 경기도
#> 159 159 20200415 2 용인시병 경기도
#> 160 160 20200415 2 용인시정 경기도
#> 161 161 20200415 2 파주시갑 경기도
#> 162 162 20200415 2 파주시을 경기도
#> 163 163 20200415 2 이천시 경기도
#> 164 164 20200415 2 안성시 경기도
#> 165 165 20200415 2 김포시갑 경기도
#> 166 166 20200415 2 김포시을 경기도
#> 167 167 20200415 2 화성시갑 경기도
#> 168 168 20200415 2 화성시을 경기도
#> 169 169 20200415 2 화성시병 경기도
#> 170 170 20200415 2 광주시갑 경기도
#> 171 171 20200415 2 광주시을 경기도
#> 172 172 20200415 2 양주시 경기도
#> 173 173 20200415 2 포천시가평군 경기도
#> 174 174 20200415 2 여주시양평군 경기도
#> 175 175 20200415 2 춘천시철원군화천군양구군갑 강원도
#> 176 176 20200415 2 춘천시철원군화천군양구군을 강원도
#> 177 177 20200415 2 원주시갑 강원도
#> 178 178 20200415 2 원주시을 강원도
#> 179 179 20200415 2 강릉시 강원도
#> 180 180 20200415 2 동해시태백시삼척시정선군 강원도
#> 181 181 20200415 2 속초시인제군고성군양양군 강원도
#> 182 182 20200415 2 홍천군횡성군영월군평창군 강원도
#> 183 183 20200415 2 청주시상당구 충청북도
#> 184 184 20200415 2 청주시서원구 충청북도
#> 185 185 20200415 2 청주시흥덕구 충청북도
#> 186 186 20200415 2 청주시청원구 충청북도
#> 187 187 20200415 2 충주시 충청북도
#> 188 188 20200415 2 제천시단양군 충청북도
#> 189 189 20200415 2 보은군옥천군영동군괴산군 충청북도
#> 190 190 20200415 2 증평군진천군음성군 충청북도
#> 191 191 20200415 2 천안시갑 충청남도
#> 192 192 20200415 2 천안시을 충청남도
#> 193 193 20200415 2 천안시병 충청남도
#> 194 194 20200415 2 공주시부여군청양군 충청남도
#> 195 195 20200415 2 보령시서천군 충청남도
#> 196 196 20200415 2 아산시갑 충청남도
#> 197 197 20200415 2 아산시을 충청남도
#> 198 198 20200415 2 서산시태안군 충청남도
#> 199 199 20200415 2 논산시계룡시금산군 충청남도
#> 200 200 20200415 2 당진시 충청남도
#> 201 201 20200415 2 홍성군예산군 충청남도
#> 202 202 20200415 2 전주시갑 전라북도
#> 203 203 20200415 2 전주시을 전라북도
#> 204 204 20200415 2 전주시병 전라북도
#> 205 205 20200415 2 군산시 전라북도
#> 206 206 20200415 2 익산시갑 전라북도
#> 207 207 20200415 2 익산시을 전라북도
#> 208 208 20200415 2 정읍시고창군 전라북도
#> 209 209 20200415 2 남원시임실군순창군 전라북도
#> 210 210 20200415 2 김제시부안군 전라북도
#> 211 211 20200415 2 완주군진안군무주군장수군 전라북도
#> 212 212 20200415 2 목포시 전라남도
#> 213 213 20200415 2 여수시갑 전라남도
#> 214 214 20200415 2 여수시을 전라남도
#> 215 215 20200415 2 순천시광양시곡성군구례군갑 전라남도
#> 216 216 20200415 2 순천시광양시곡성군구례군을 전라남도
#> 217 217 20200415 2 나주시화순군 전라남도
#> 218 218 20200415 2 담양군함평군영광군장성군 전라남도
#> 219 219 20200415 2 고흥군보성군장흥군강진군 전라남도
#> 220 220 20200415 2 해남군완도군진도군 전라남도
#> 221 221 20200415 2 영암군무안군신안군 전라남도
#> 222 222 20200415 2 포항시북구 경상북도
#> 223 223 20200415 2 포항시남구울릉군 경상북도
#> 224 224 20200415 2 경주시 경상북도
#> 225 225 20200415 2 김천시 경상북도
#> 226 226 20200415 2 안동시예천군 경상북도
#> 227 227 20200415 2 구미시갑 경상북도
#> 228 228 20200415 2 구미시을 경상북도
#> 229 229 20200415 2 영주시영양군봉화군울진군 경상북도
#> 230 230 20200415 2 영천시청도군 경상북도
#> 231 231 20200415 2 상주시문경시 경상북도
#> 232 232 20200415 2 경산시 경상북도
#> 233 233 20200415 2 군위군의성군청송군영덕군 경상북도
#> 234 234 20200415 2 고령군성주군칠곡군 경상북도
#> 235 235 20200415 2 창원시의창구 경상남도
#> 236 236 20200415 2 창원시성산구 경상남도
#> 237 237 20200415 2 창원시마산합포구 경상남도
#> 238 238 20200415 2 창원시마산회원구 경상남도
#> 239 239 20200415 2 창원시진해구 경상남도
#> 240 240 20200415 2 진주시갑 경상남도
#> 241 241 20200415 2 진주시을 경상남도
#> 242 242 20200415 2 통영시고성군 경상남도
#> 243 243 20200415 2 사천시남해군하동군 경상남도
#> 244 244 20200415 2 김해시갑 경상남도
#> 245 245 20200415 2 김해시을 경상남도
#> 246 246 20200415 2 밀양시의령군함안군창녕군 경상남도
#> 247 247 20200415 2 거제시 경상남도
#> 248 248 20200415 2 양산시갑 경상남도
#> 249 249 20200415 2 양산시을 경상남도
#> 250 250 20200415 2 산청군함양군거창군합천군 경상남도
#> 251 251 20200415 2 제주시갑 제주특별자치도
#> 252 252 20200415 2 제주시을 제주특별자치도
#> 253 253 20200415 2 서귀포시 제주특별자치도
#> wiwName sggJungsu sOrder
#> 1 종로구 1 1
#> 2 성동구 1 2
#> 3 중구 1 3
#> 4 용산구 1 4
#> 5 광진구 1 5
#> 6 광진구 1 6
#> 7 동대문구 1 7
#> 8 동대문구 1 8
#> 9 중랑구 1 9
#> 10 중랑구 1 10
#> 11 성북구 1 11
#> 12 성북구 1 12
#> 13 강북구 1 13
#> 14 강북구 1 14
#> 15 도봉구 1 15
#> 16 도봉구 1 16
#> 17 노원구 1 17
#> 18 노원구 1 18
#> 19 노원구 1 19
#> 20 은평구 1 20
#> 21 은평구 1 21
#> 22 서대문구 1 22
#> 23 서대문구 1 23
#> 24 마포구 1 24
#> 25 마포구 1 25
#> 26 양천구 1 26
#> 27 양천구 1 27
#> 28 강서구 1 28
#> 29 강서구 1 29
#> 30 강서구 1 30
#> 31 구로구 1 31
#> 32 구로구 1 32
#> 33 금천구 1 33
#> 34 영등포구 1 34
#> 35 영등포구 1 35
#> 36 동작구 1 36
#> 37 동작구 1 37
#> 38 관악구 1 38
#> 39 관악구 1 39
#> 40 서초구 1 40
#> 41 서초구 1 41
#> 42 강남구 1 42
#> 43 강남구 1 43
#> 44 강남구 1 44
#> 45 송파구 1 45
#> 46 송파구 1 46
#> 47 송파구 1 47
#> 48 강동구 1 48
#> 49 강동구 1 49
#> 50 영도구 1 50
#> 51 서구 1 51
#> 52 부산진구 1 52
#> 53 부산진구 1 53
#> 54 동래구 1 54
#> 55 남구 1 55
#> 56 남구 1 56
#> 57 북구 1 57
#> 58 강서구 1 58
#> 59 해운대구 1 59
#> 60 해운대구 1 60
#> 61 사하구 1 61
#> 62 사하구 1 62
#> 63 금정구 1 63
#> 64 연제구 1 64
#> 65 수영구 1 65
#> 66 사상구 1 66
#> 67 기장군 1 67
#> 68 남구 1 68
#> 69 동구 1 69
#> 70 동구 1 70
#> 71 서구 1 71
#> 72 북구 1 72
#> 73 북구 1 73
#> 74 수성구 1 74
#> 75 수성구 1 75
#> 76 달서구 1 76
#> 77 달서구 1 77
#> 78 달서구 1 78
#> 79 달성군 1 79
#> 80 중구 1 80
#> 81 미추홀구 1 81
#> 82 미추홀구 1 82
#> 83 연수구 1 83
#> 84 연수구 1 84
#> 85 남동구 1 85
#> 86 남동구 1 86
#> 87 부평구 1 87
#> 88 부평구 1 88
#> 89 계양구 1 89
#> 90 계양구 1 90
#> 91 서구 1 91
#> 92 서구 1 92
#> 93 남구 1 93
#> 94 동구 1 94
#> 95 서구 1 95
#> 96 서구 1 96
#> 97 북구 1 97
#> 98 북구 1 98
#> 99 광산구 1 99
#> 100 광산구 1 100
#> 101 동구 1 101
#> 102 중구 1 102
#> 103 서구 1 103
#> 104 서구 1 104
#> 105 유성구 1 105
#> 106 유성구 1 106
#> 107 대덕구 1 107
#> 108 중구 1 108
#> 109 남구 1 109
#> 110 남구 1 110
#> 111 동구 1 111
#> 112 북구 1 112
#> 113 울주군 1 113
#> 114 세종특별자치시 1 114
#> 115 세종특별자치시 1 115
#> 116 수원시장안구 1 116
#> 117 수원시권선구 1 117
#> 118 수원시팔달구 1 118
#> 119 수원시영통구 1 119
#> 120 수원시권선구 1 120
#> 121 성남시수정구 1 121
#> 122 성남시중원구 1 122
#> 123 성남시분당구 1 123
#> 124 성남시분당구 1 124
#> 125 의정부시 1 125
#> 126 의정부시 1 126
#> 127 안양시만안구 1 127
#> 128 안양시동안구 1 128
#> 129 안양시동안구 1 129
#> 130 부천시 1 130
#> 131 부천시 1 131
#> 132 부천시 1 132
#> 133 부천시 1 133
#> 134 광명시 1 134
#> 135 광명시 1 135
#> 136 평택시 1 136
#> 137 평택시 1 137
#> 138 동두천시 1 138
#> 139 안산시상록구 1 139
#> 140 안산시상록구 1 140
#> 141 안산시단원구 1 141
#> 142 안산시단원구 1 142
#> 143 고양시덕양구 1 143
#> 144 고양시덕양구 1 144
#> 145 고양시일산동구 1 145
#> 146 고양시일산서구 1 146
#> 147 의왕시 1 147
#> 148 구리시 1 148
#> 149 남양주시 1 149
#> 150 남양주시 1 150
#> 151 남양주시 1 151
#> 152 오산시 1 152
#> 153 시흥시 1 153
#> 154 시흥시 1 154
#> 155 군포시 1 155
#> 156 하남시 1 156
#> 157 용인시처인구 1 157
#> 158 용인시기흥구 1 158
#> 159 용인시수지구 1 159
#> 160 용인시기흥구 1 160
#> 161 파주시 1 161
#> 162 파주시 1 162
#> 163 이천시 1 163
#> 164 안성시 1 164
#> 165 김포시 1 165
#> 166 김포시 1 166
#> 167 화성시 1 167
#> 168 화성시 1 168
#> 169 화성시 1 169
#> 170 광주시 1 170
#> 171 광주시 1 171
#> 172 양주시 1 172
#> 173 포천시 1 173
#> 174 여주시 1 174
#> 175 춘천시 1 175
#> 176 춘천시 1 176
#> 177 원주시 1 177
#> 178 원주시 1 178
#> 179 강릉시 1 179
#> 180 동해시 1 180
#> 181 속초시 1 181
#> 182 영월군 1 182
#> 183 청주시상당구 1 183
#> 184 청주시서원구 1 184
#> 185 청주시흥덕구 1 185
#> 186 청주시청원구 1 186
#> 187 충주시 1 187
#> 188 제천시 1 188
#> 189 영동군 1 189
#> 190 음성군 1 190
#> 191 천안시동남구 1 191
#> 192 천안시서북구 1 192
#> 193 천안시동남구 1 193
#> 194 공주시 1 194
#> 195 보령시 1 195
#> 196 아산시 1 196
#> 197 아산시 1 197
#> 198 서산시 1 198
#> 199 논산시 1 199
#> 200 당진시 1 200
#> 201 홍성군 1 201
#> 202 전주시완산구 1 202
#> 203 전주시완산구 1 203
#> 204 전주시덕진구 1 204
#> 205 군산시 1 205
#> 206 익산시 1 206
#> 207 익산시 1 207
#> 208 정읍시 1 208
#> 209 남원시 1 209
#> 210 김제시 1 210
#> 211 완주군 1 211
#> 212 목포시 1 212
#> 213 여수시 1 213
#> 214 여수시 1 214
#> 215 순천시 1 215
#> 216 광양시 1 216
#> 217 나주시 1 217
#> 218 영광군 1 218
#> 219 장흥군 1 219
#> 220 해남군 1 220
#> 221 무안군 1 221
#> 222 포항시북구 1 222
#> 223 포항시남구 1 223
#> 224 경주시 1 224
#> 225 김천시 1 225
#> 226 안동시 1 226
#> 227 구미시 1 227
#> 228 구미시 1 228
#> 229 영주시 1 229
#> 230 영천시 1 230
#> 231 상주시 1 231
#> 232 경산시 1 232
#> 233 의성군 1 233
#> 234 칠곡군 1 234
#> 235 창원시의창구 1 235
#> 236 창원시성산구 1 236
#> 237 창원시마산합포구 1 237
#> 238 창원시마산회원구 1 238
#> 239 창원시진해구 1 239
#> 240 진주시 1 240
#> 241 진주시 1 241
#> 242 통영시 1 242
#> 243 사천시 1 243
#> 244 김해시 1 244
#> 245 김해시 1 245
#> 246 밀양시 1 246
#> 247 거제시 1 247
#> 248 양산시 1 248
#> 249 양산시 1 249
#> 250 거창군 1 250
#> 251 제주시 1 251
#> 252 제주시 1 252
#> 253 서귀포시 1 253
legislator_raw <- code_election |>
dplyr::filter(str_detect(선거명, "국회의원"),
선거구분 != "0")
get_precinct <- function(legislator_cd = "20200415",
sgTypecode = "2") {
# httr의 GET 함수로 데이터를 추출한다
response <- GET("http://apis.data.go.kr/9760000/CommonCodeService/getCommonSggCodeList",
query = list(sgId = legislator_cd,
sgTypecode = sgTypecode,
numOfRows = "1000",
resultType = "json",
serviceKey = Sys.getenv('DATA_GO_DECODE_KEY')))
# 응답 상태와 내용을 확인한다
print(status_code(response))
response_list <- content(response, "text") |>
fromJSON()
response_tbl <- response_list$getCommonSggCodeList$item
return(response_tbl |> as_tibble())
}
get_precinct("20220309")
#> [1] 200
#> # A tibble: 5 × 8
#> num sgId sgTypecode sggName sdName wiwName sggJungsu sOrder
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 20220309 2 종로구 서울특별시 종로구 1 1
#> 2 2 20220309 2 서초구갑 서울특별시 서초구 1 40
#> 3 3 20220309 2 중구남구 대구광역시 남구 1 68
#> 4 4 20220309 2 안성시 경기도 안성시 1 164
#> 5 5 20220309 2 청주시상당구 충청북도 청주시상당… 1 183
# 재보궐 제외
# legislator_tbl <- legislator_raw |>
# dplyr::filter(선거코드 %in% c("20040415", "20080409", "20120411",
# "20160413", "20200415"))
legislator_tbl <- legislator_raw |>
mutate(data = map2(선거코드, 선거구분, get_precinct))
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
#> [1] 200
precinct_tbl <- legislator_tbl |>
unnest(data)
precinct_tbl
#> # A tibble: 1,264 × 11
#> 선거코드 선거명 선거구분 num sgId sgTypecode sggName sdName wiwName
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 20040415 국회의원선거 2 1 20040… 2 종로구 서울… 종로구
#> 2 20040415 국회의원선거 2 2 20040… 2 중구 서울… 중구(…
#> 3 20040415 국회의원선거 2 3 20040… 2 용산구 서울… 용산구
#> 4 20040415 국회의원선거 2 4 20040… 2 성동구… 서울… 성동구
#> 5 20040415 국회의원선거 2 5 20040… 2 성동구… 서울… 성동구
#> 6 20040415 국회의원선거 2 6 20040… 2 광진구… 서울… 광진구
#> 7 20040415 국회의원선거 2 7 20040… 2 광진구… 서울… 광진구
#> 8 20040415 국회의원선거 2 8 20040… 2 동대문… 서울… 동대문…
#> 9 20040415 국회의원선거 2 9 20040… 2 동대문… 서울… 동대문…
#> 10 20040415 국회의원선거 2 10 20040… 2 중랑구… 서울… 중랑구
#> # ℹ 1,254 more rows
#> # ℹ 2 more variables: sggJungsu <chr>, sOrder <chr>
get_elected <- function(sgId = "20200415", sgTypecode = "2",
sdName = "서울특별시",sggName = "종로구") {
response <- GET("http://apis.data.go.kr/9760000/WinnerInfoInqireService2/getWinnerInfoInqire",
query = list(sgId = sgId,
sgTypecode = sgTypecode,
sdName = sdName,
sggName = sggName,
numOfRows = 100,
resultType = "json",
serviceKey = Sys.getenv('DATA_GO_DECODE_KEY')))
# 응답 상태와 내용을 확인한다
cat(status_code(response), ": ", sgId, sgTypecode, sdName, sggName, "\n")
response_list <- content(response, "text") |>
fromJSON()
response_tbl <- response_list$getWinnerInfoInqire$item
Sys.sleep(runif(1, 0,0.5))
return(response_tbl |> as_tibble())
}
get_elected()
#> 200 : 20200415 2 서울특별시 종로구
#> # A tibble: 1 × 24
#> num sgId sgTypecode huboid sggName sdName wiwName giho gihoSangse jdName
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 202004… 2 10013… 종로구 서울… 종로구 1 "" 더불…
#> # ℹ 14 more variables: name <chr>, hanjaName <chr>, gender <chr>,
#> # birthday <chr>, age <chr>, addr <chr>, jobId <chr>, job <chr>, eduId <chr>,
#> # edu <chr>, career1 <chr>, career2 <chr>, dugsu <chr>, dugyul <chr># sido_code <- tribble(
# ~"시도코드", ~"시도명",
# "1100", "서울특별시",
# "2600", "부산광역시",
# "2700", "대구광역시",
# "2800", "인천광역시",
# "2900", "광주광역시",
# "3000", "대전광역시",
# "3100", "울산광역시",
# "5100", "세종특별자치시",
# "4100", "경기도",
# "4200", "강원도",
# "4300", "충청북도",
# "4400", "충청남도",
# "4500", "전라북도",
# "4600", "전라남도",
# "4700", "경상북도",
# "4800", "경상남도",
# "4900", "제주특별자치도")
elected_raw <- legislator_tbl |>
dplyr::filter(선거코드 == "20200415",
선거구분 == "2") |>
unnest(data) |>
select(sgId, sgTypecode, sdName, sggName, wiwName) |>
mutate(data = pmap(list(sgId, sgTypecode, sdName, sggName), get_elected))
elected_tbl <- elected_raw |>
select(data) |>
unnest(data)get_elected_safely <- safely(get_elected, otherwise = "error")
total_elected_raw <- legislator_tbl |>
unnest(data) |>
select(sgId, sgTypecode, sdName, sggName, wiwName) |>
mutate(data = pmap(list(sgId, sgTypecode, sdName, sggName), get_elected_safely))
total_elected_tbl <- total_elected_raw |>
mutate(result = map(data, pluck, "result")) |>
select(sgId, sgTypecode, sdName, sggName, wiwName, result)
total_elected_tbl |>
write_rds("data/total_elected_tbl.rds")total_elected_tbl <-
read_rds("data/total_elected_tbl.rds")
total_elected_true <- total_elected_tbl |>
mutate(tibble = map_lgl(result, is_tibble)) |>
dplyr::filter(tibble) |>
select(-tibble)
total_elected_false <- total_elected_raw |>
dplyr::filter(sgId == "20120411",
sdName == "인천광역시",
sggName %in% c("남동구을", "부평구갑", "서구강화군갑")) |>
mutate(data = pmap(list(sgId, sgTypecode, sdName, sggName), get_elected_safely)) |>
mutate(result = map(data, pluck, "result")) |>
select(sgId, sgTypecode, sdName, sggName, wiwName, result)
total_elected_all <- bind_rows(total_elected_true, total_elected_false)
total_elected_all |>
write_rds("data/total_elected_all.rds")library(tidyverse)
library(gt)
code_election |>
dplyr::filter(str_detect(선거명, "국회의원"),
선거구분 == "0") |>
add_column(의원수 = c(299, 299, 300, 300, 300)) |>
gt() |>
gtExtras::gt_theme_538() |>
cols_align("center")| 선거코드 | 선거명 | 선거구분 | 의원수 |
|---|---|---|---|
| 20040415 | 제17대 국회의원선거 | 0 | 299 |
| 20080409 | 제18대 국회의원선거 | 0 | 299 |
| 20120411 | 제19대 국회의원선거 | 0 | 300 |
| 20160413 | 제20대 국회의원선거 | 0 | 300 |
| 20200415 | 제21대 국회의원선거 | 0 | 300 |
total_elected_all <-
read_rds("data/total_elected_all.rds")
elected_tbl <- total_elected_all |>
select(result) |>
unnest(result)
elected_tbl |>
count(name, birthday, sort=TRUE) |>
count(n) |>
mutate(비율 = nn/sum(nn))
#> # A tibble: 5 × 3
#> n nn 비율
#> <int> <int> <dbl>
#> 1 1 602 0.632
#> 2 2 196 0.206
#> 3 3 105 0.110
#> 4 4 42 0.0441
#> 5 5 8 0.00839elected_tbl |>
dplyr::filter(sgId %in% c("20040415", "20080409", "20120411", "20160413", "20200415")) |>
count(sdName, sgId, sort = TRUE) |>
pivot_wider(names_from = sgId, values_from = n)
#> # A tibble: 19 × 6
#> sdName `20160413` `20200415` `20040415` `20080409` `20120411`
#> <chr> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 경기도 60 59 49 51 52
#> 2 전국 47 47 56 54 54
#> 3 서울특별시 49 49 48 48 48
#> 4 부산광역시 18 18 18 18 18
#> 5 경상남도 16 16 17 17 16
#> 6 경상북도 13 13 15 15 15
#> 7 인천광역시 13 13 12 12 12
#> 8 전라남도 10 10 13 12 11
#> 9 대구광역시 12 12 12 12 12
#> 10 전라북도 10 10 11 11 11
#> 11 충청남도 11 11 10 10 10
#> 12 강원도 8 8 8 8 9
#> 13 광주광역시 8 8 7 8 8
#> 14 충청북도 8 8 8 8 8
#> 15 대전광역시 7 7 6 6 6
#> 16 울산광역시 6 6 6 6 6
#> 17 제주도 NA NA 3 NA NA
#> 18 제주특별자치도 3 3 NA 3 3
#> 19 세종특별자치시 1 2 NA NA 1# 재선 이상 -------------
elected_key <- elected_tbl |>
dplyr::filter(sgId %in% c("20040415", "20080409", "20120411", "20160413", "20200415")) |>
count(name, birthday, sort=TRUE) |>
dplyr::filter(n > 2) |>
mutate(name_birth = glue::glue("{name}_{birthday}"))
elected_tbl |>
dplyr::filter(sgId %in% c("20040415", "20080409", "20120411", "20160413", "20200415")) |>
mutate(name_birth = glue::glue("{name}_{birthday}")) |>
inner_join(elected_key) |>
ggplot(aes(x = sgId, y = name_birth, group = name_birth)) +
geom_point() +
geom_line()
elected_basetable <- elected_tbl |>
left_join(code_election |> dplyr::filter(선거구분 == 0), by = c("sgId" = "선거코드")) |>
mutate(현정당 = case_when(jdName %in% c("민주정의당", "민주자유당", "신한국당",
"한나라당", "새누리당", "자유한국당","새로운보수당",
"미래를향한전진4.0", "미래통합당", "국민의힘") ~ "국민의힘",
jdName %in% c("평화민주당", "통일민주당", "민주당", "새정치국민회의",
"열린우리당", "대통합민주신당", "통합민주당",
"민주통합당", "새정치민주연합", "더불어민주당") ~ "더불어민주당",
TRUE ~ "그외정당")) |>
dplyr::filter(sgId %in% c("20040415", "20080409", "20120411", "20160413", "20200415")) |>
mutate(선거명 = str_remove(선거명, "\\s+국회의원선거")) |>
mutate(sgId_name = str_glue("{선거명} \n{sgId}"))
election_total_gg <- elected_basetable |>
count(sgId_name, 선거명, 현정당, sort=TRUE) |>
ggplot(aes(x = sgId_name, y = n, fill = 현정당)) +
geom_col(width = 0.5) +
scale_fill_manual(values = c("더불어민주당" = "#0054A6", "국민의힘" = "#E2231A",
"그외정당" = "#A6A6A6")) +
labs(fill = NULL,
x ="",
y = "",
title = "역대 총선 민주당과 국민의힘 선거결과") +
theme_korean() +
theme(legend.position = "top",
legend.key.size = unit(0.3, "cm"),
axis.text.x = element_text(angle = 0)) +
coord_flip() +
geom_hline(yintercept = 150, linetype = 2, color = "gray30") +
geom_text(aes(label = n), size = 3, position = position_stack(vjust = 0.5))
# election_total_gg
#
# ragg::agg_jpeg("images/election_total_gg.jpeg",
# width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
# election_total_gg
# dev.off()
elected_region_gg <- elected_basetable |>
mutate(권역 = case_when(
sdName %in% c("경기도", "서울특별시", "인천광역시") ~ "수도권",
sdName %in% c("전라남도", "전라북도", "광주광역시") ~ "전라권",
sdName %in% c("경상남도", "경상북도", "대구광역시", "부산광역시", "울산광역시") ~ "경상권",
sdName %in% "전국" ~ "전국",
sdName %in% c("강원도", "세종특별자치시", "제주도", "제주특별자치도", "대전광역시", "충청남도", "충청북도") ~ "충청제주강원")) |>
mutate(득표수 = parse_number(dugsu),
득표율 = parse_number(dugyul)) |>
group_by(sgId, 권역, 현정당) |>
summarise(득표수 = sum(득표수),
득표율 = sum(득표율),
의석수 = n(), .groups = 'drop') |>
pivot_wider(names_from = 현정당, values_from = c("득표수", "득표율", "의석수"), values_fill = 0) |>
mutate(의석수차 = 의석수_더불어민주당 - 의석수_국민의힘) |>
left_join(code_election |> dplyr::filter(선거구분 == 0), by = c("sgId" = "선거코드")) |>
mutate(선거명 = str_remove(선거명, "\\s+국회의원선거")) |>
mutate(sgId_name = str_glue("{선거명} \n{sgId}")) |>
select(sgId_name, sgId, 권역, 의석수차) |>
mutate(의석수차 = ifelse(권역 == "전국" & sgId == "20200415", -2, 의석수차)) |>
# 더불어 민주당/시민당 17, 미래통합당/한국당 19, 국민의당 3, 열린민주당 3
# https://ko.wikipedia.org/wiki/대한민국_제21대_국회의원_선거
mutate(권역 = factor(권역, levels = c("경상권", "전국", "충청제주강원", "전라권", "수도권"))) |>
ggplot(aes(x = sgId_name, y = 의석수차, color = 권역, group = 권역)) +
geom_point(size = 2, show.legend = TRUE) +
geom_line(aes(size = 권역)) +
coord_flip() +
theme_korean() +
labs(y = "의석수차(민주당 - 국민의힘)",
x = "",
caption = "자료: 중앙선거관리위원회 당선인정보 API",
title = "역대 권역별 국회의원 의석수 변화",
subtitle = "권역별 민주당계열 정당 의석수에서 국민의힘 계열정당 의석수 차이") +
geom_text_repel(aes(label = 의석수차), size = 5, show.legend = FALSE) +
scale_color_manual(values = c("전라권" = "#b8cafc", "경상권" = "#fcb8b8",
"전국" = "#A6A6A6", "충청제주강원" = "black",
"수도권" = "#021ffa")) +
theme(legend.position = "top") +
scale_size_manual(values = c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 1))
# elected_region_gg
#
# ragg::agg_jpeg("images/elected_region_gg.jpeg",
# width = 10, height = 7, units = "in", res = 600)
# elected_region_gg
# dev.off()
elected_basetable |>
mutate(age = parse_number(age)) |>
group_by(sgId, 선거명, 현정당) |>
summarise(평균나이 = mean(age, na.rm = TRUE),
최고연령 = max(age, na.rm = TRUE),
최저연령 = min(age, na.rm = TRUE)) |>
select(-최고연령, -최저연령) |>
pivot_wider(names_from = 현정당, values_from = 평균나이)
#> # A tibble: 5 × 5
#> # Groups: sgId, 선거명 [5]
#> sgId 선거명 국민의힘 그외정당 더불어민주당
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 20040415 제17대 52.1 53.8 49.6
#> 2 20080409 제18대 51.9 57.7 53.1
#> 3 20120411 제19대 55.0 52.0 52.8
#> 4 20160413 제20대 56.6 56.2 54.2
#> 5 20200415 제21대 56.5 52.3 55.0
elected_basetable |>
mutate(age = parse_number(age)) |>
dplyr::filter(현정당 != "그외정당") |>
ggplot(aes(x = sgId, y = age, fill = gender)) +
geom_boxplot(width=0.3) +
coord_flip() +
facet_wrap(~현정당) +
theme(legend.position = "top")
library(ggrepel)
elected_basetable |>
mutate(득표수 = parse_number(dugsu),
득표율 = parse_number(dugyul)) |>
dplyr::filter(득표수 != 0) |>
dplyr::filter(현정당 == "더불어민주당",
sdName %in% c("서울특별시", "경기도", "인천광역시")) |>
ggplot(aes(x = 득표수, y = 득표율, color = sgId)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = name), size = 2, position = position_jitter(width = 0.1, height = 0.1)) +
theme(legend.position = "top") +
facet_wrap(vars(현정당, sgId), nrow = 1, scales = "free") 