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title: "mapa-impeachment"
output: html_document
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Comparação das chapas do governo e oposição para formar a chapa especial de análise do impeachment.
```{r, warning=FALSE, message=FALSE, fig.align='center', echo=FALSE}
require(FactoMineR)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggthemes)
require(scales)
source("R/camara-lib.R")
```
```{r}
votos_por_deputado <- recuperar_votos_por_deputado(arquivo.votos = "dados/votacoes.csv", corrigir.migracoes = TRUE)
mca <- MCA(votos_por_deputado,
ncp = 5, # Default is 5
graph = FALSE,
quali.sup = c(1:4),
na.method = "Average") # NA or Average
mca_obs_df <- data.frame(mca$ind$coord,
nome = votos_por_deputado$nome,
partido = votos_por_deputado$partido,
uf = votos_por_deputado$uf,
id_dep = votos_por_deputado$id_dep)
mca_obs_df$id_dep <- as.integer(as.character(mca_obs_df$id_dep))
#mca_obs_df <- filter(mca_obs_df, id_dep != 191923)
#Criação do clust
hcpc <- clusterizar(mca,4)
clusters <- obter_clusters(hcpc)
mca_obs_df <- cbind(mca_obs_df, select(clusters,clust))
mca_obs_df$clust <- as.factor(mca_obs_df$clust)
# Add Dep Feliciano
mca_aux <- filter(mca_obs_df, id_dep == 160601)
mca_aux$nome <- "Pastor Marco Feliciano"
mca_obs_df <- rbind(mca_obs_df, mca_aux)
# Add Dep João Marcelo Souza
mca_aux <- filter(mca_obs_df, id_dep == 112437)
mca_aux$nome <- "João Marcelo Souza"
mca_obs_df <- rbind(mca_obs_df, mca_aux)
# Add Dep Jerônimo Goergen
mca_aux <- filter(mca_obs_df, id_dep == 160570)
mca_aux$nome <- "Jerônimo Goergen"
mca_obs_df <- rbind(mca_obs_df, mca_aux)
# Add Dep Nogueira
#dep_Nogueira <- c(-0.09748948, -0.03307884, -0.04056188, -0.05073609, 0.03257657, "Flavio Nogueira", "pdt", "PI", 191923, as.factor(3))
#mca_obs_df <- rbind(mca_obs_df, c(-0.09748948, -0.03307884, -0.04056188, -0.05073609, 0.03257657, "Flavio Nogueira", "pdt", "PI", 191923, 3))
# Destaque dos deputados que estão na comissão do impeachment
comissao <- read.table("dados/comissao_impeachment.csv", header=TRUE, quote="\"")
mca_obs_df$destaque_comissão <- mca_obs_df$nome %in% comissao$Titulares
# Destaque dos deputados que respondem processos no STF
respondem_processos <- read.table("dados/respondem_processos.csv", header=TRUE, quote="\"")
mca_obs_df$destaque_processos <- mca_obs_df$nome %in% respondem_processos$Deputados
# Destaque dos deputados que estão sendo investigados na lava jato
dep_lava_jato <- data.frame( investigados = c("Aguinaldo Ribeiro",
"Roberto Britto",
"Jerônimo Goergen",
"José Mentor"))
mca_obs_df$destaque_investigados <- mca_obs_df$nome %in% dep_lava_jato$investigados
# Destaque dos deputados que receberam doações de empresas da lava jato
doacao_lava_jato <- read.csv2("~/Projetos/houseofcunha/dados/doacao_lava_jato_completa.csv")
mca_obs_df$destaque_doacao <- mca_obs_df$nome %in% doacao_lava_jato$Deputados
#y = filter(votos_por_deputado, uf == "RS")
#yy <- filter(y, partido = "pp")
levels(mca_obs_df$clust) <- c("Governo", "Alinhados com PMDB", "Oposição de esquerda", "Oposição")
```
Destaque dos deputados que fazem parte da comissão
```{r}
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.3, colour = "Black") +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment.png", width = 960, height = 960)
p
dev.off()
```
Destaque dos deputados com nomes
```{r}
clust1 <- filter(mca_obs_df, clust == "Governo")
clust2 <- filter(mca_obs_df, clust == "Alinhados com PMDB")
clust3 <- filter(mca_obs_df, clust == "Oposição de esquerda")
clust4 <- filter(mca_obs_df, clust == "Oposição")
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(clust1, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(clust1, destaque_comissão == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 8) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_governo.png", width = 4000, height = 3000)
p
dev.off()
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(clust2, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(clust2, destaque_comissão == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 12) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_alinhados_PMDB.png", width = 6000, height = 6000)
p
dev.off()
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(clust3, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(clust3, destaque_comissão == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 8) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_oposicao_esquerda.png", width = 4000, height = 3000)
p
dev.off()
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(clust4, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(clust4, destaque_comissão == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 8) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_oposicao.png", width = 4000, height = 3000)
p
dev.off()
```
Número de deputados da comissão por clust e Proporção dos deputados da comissão por clust
```{r}
# Número de deputados da comissao por clust
n_dep <- mca_obs_df %>%
filter(destaque == TRUE) %>%
select(clust) %>%
table()
p <- ggplot(data = filter(mca_obs_df, destaque),
aes(x = reorder(clust, n_dep[clust]), fill = clust)) +
geom_bar(width = .5) +
theme_pander() +
scale_fill_manual(values = c("#fdcdac", "#f4cae4", "#b3e2cd", "#cbd5e8")) +
labs(y='Nº de Deputados', x='') +
theme(axis.ticks = element_blank(),
axis.text = element_text(size = rel(1.5)),
legend.position="none") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_n_clust.png", width = 850, height = 500)
p
dev.off()
# Proporção dos deputados que fazem parte da comissão
toPlot <- mca_obs_df %>%
group_by(clust, destaque) %>%
summarise(count=n()) %>%
mutate(perc=count/sum(count)) %>%
ungroup() %>%
arrange(clust, -destaque, perc)
toPlot$order = c(1,1,4,4,2,2,3,3)
p <- ggplot(toPlot, aes(x = reorder(clust, -order), y = perc, fill = destaque)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .4) +
theme_pander() +
labs(x = "", y = "% dos deputados que são da comissão") +
theme(legend.position="none",
axis.text = element_text(size = rel(1.5))) +
scale_fill_brewer(palette = "OrRd") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_proporcao_clust_alt_1.png", width = 850, height = 500)
p
dev.off()
# Plot alternativo 2
toPlot2 <- filter(toPlot, destaque == TRUE)
p <- ggplot(toPlot2, aes(x = reorder(clust, -order), y = perc, fill = destaque)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .4) +
theme_pander() +
labs(x = "", y = "% dos deputados que são da comissão") +
theme(legend.position="none",
axis.text = element_text(size = rel(1.5))) +
scale_fill_brewer(palette = "OrRd") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_proporcao_clust_alt_2.png", width = 850, height = 500)
p
dev.off()
# Plot alternativo 3
toPlot2 <- filter(toPlot, destaque == TRUE)
p <- ggplot(toPlot2, aes(x = reorder(clust, -order), y = perc, fill = clust)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .4) +
theme_pander() +
scale_fill_manual(values = c("#fdcdac", "#f4cae4", "#b3e2cd", "#cbd5e8")) +
labs(x = "", y = "% dos deputados que são da comissão") +
theme(legend.position="none",
axis.text = element_text(size = rel(1.5))) +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_proporcao_clust_alt_3.png", width = 850, height = 500)
p
dev.off()
```
Destaque dos deputados que são investigados pela lava jato
```{r}
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_investigados == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(mca_obs_df, destaque_investigados == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.7, size = 7) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_investigados_lava_jato.png", width = 960, height = 960)
p
dev.off()
```
Destaque dos deputados que respondem processo no stf
```{r}
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_comissão == TRUE),
size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black") +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_processos == TRUE),
size = 9, alpha = 0.5, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(mca_obs_df, destaque_processos == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 4, hjust = 0.5, vjust = -2) +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_respondem processos.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
```
Destaque dos deputados que receberam doações de empresas da lava jato
```{r}
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.3, colour = "Black") +
geom_point(data = filter(mca_obs_df, destaque_doacao == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.6, colour = "Black") +
coord_equal()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_doacao_lava_jato_1.png", width = 960, height = 960)
p
dev.off()
# Zoom do grafico por nomes
plot_zoom_comissao <- function(num_clust){
filter_clust <- filter(mca_obs_df, clust == levels(mca_obs_df$clust)[num_clust])
p <- plotCluster(mca_obs_df) +
geom_point(data = filter(filter_clust, destaque_comissão == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.3, colour = "Black") +
geom_point(data = filter(filter_clust, destaque_doacao == TRUE),
shape = 18, size = 10, alpha = 0.4, colour = "Black") +
geom_text(data = filter(filter_clust, destaque_doacao == TRUE),
aes(x = Dim.1, y = Dim.2, label = paste(nome, "-", toupper(partido))),
colour = "black", alpha = 0.6, size = 8, hjust = -.15) +
coord_equal()
p
}
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_governo.png", width = 4000, height = 3000)
plot_zoom_comissao(1)
dev.off()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_alinhado_pmdb.png", width = 4000, height = 3000)
plot_zoom_comissao(2)
dev.off()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_oposicao.png", width = 4000, height = 3000)
plot_zoom_comissao(4)
dev.off()
```
Destaque dos deputados que MAIS receberam doações de empresas da lava jato
```{r}
p <- ggplot(data = doacao_lava_jato,
aes(x = reorder(Deputados, valor), y = valor)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .5) +
theme_pander() +
scale_y_continuous(limit = c(0, 750000),
breaks = c(0, 200000, 400000, 750000)) +
labs(y='Valor doado por empresas da lava jato', x='') +
theme(axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text = element_text(size = rel(1.5)),
legend.position="none") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_doacao_lava_jato_valores_1.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
p <- ggplot(data = filter(doacao_lava_jato, valor > 500000),
aes(x = reorder(Deputados, valor), y = valor)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .5) +
theme_pander() +
scale_y_continuous(limit = c(0, 750000),
breaks = c(0, 200000, 400000, 750000)) +
labs(y='Valor doado por empresas da lava jato em reais', x='') +
theme(axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text = element_text(size = rel(1.5)),
legend.position="none") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_doacao_lava_jato_valores_2.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
```
Destaque dos deputados que receberam doações de empresas ligadas a lava jato divido por partido
```{r}
doacao_lava_jato$destaque_partido = factor(ifelse(doacao_lava_jato$partido %in%
c("PMDB", "PSDB", "PT", "PSOL"),
as.character(doacao_lava_jato$partido),
"Outros"))
p <- ggplot(data = doacao_lava_jato,
aes(x = reorder(Deputados, valor), y = valor, fill = destaque_partido)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .5) +
theme_pander() +
scale_y_continuous(limit = c(0, 750000),
breaks = c(0, 150000, 300000, 450000, 600000, 750000),
labels=c("0", "150 mil", "300 mil", "450 mil", "600 mil", "750 mil")) +
scale_fill_manual(values = c(alpha("grey70", .4),
alpha("darkred", 0.5),
alpha("#0066CC", 0.5),
alpha("#FF3300", 0.5))) +
labs(y='Valor doado por empresas da lava jato em reais', x='') +
theme(
axis.text = element_text(size = rel(1.5)), legend.position="none") +
coord_flip()
png("plot/impeachment/comissao_impeachment_doacao_lava_jato_valores_destaque.png", width = 950, height = 600)
p
dev.off()
group <- group_by(doacao_lava_jato, partido) %>%
summarise(sum(valor))
colnames(group) <- c("Partido", "Valor")
group$destaque_partido = factor(ifelse(group$Partido %in%
c("PMDB", "PSDB", "PT", "PSOL"),
as.character(group$Partido),
"Outros"))
p <- ggplot(data = group,
aes(x = reorder(Partido, Valor), y = Valor, fill = destaque_partido)) +
geom_bar(stat = "identity", width = .5) +
theme_pander() +
scale_fill_manual(values = c(alpha("grey70", .4),
alpha("darkred", 0.5),
alpha("#0066CC", 0.5),
alpha("#FF3300", 0.5))) +
scale_y_continuous(limit = c(0, 1700000),
breaks = c(0, 500000, 1000000, 1700000),
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