proporcao_bancadas_cluster.Rmd

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title: "Proporção Bancadas Cluster"
author: "Rodolfo Viana"
date: "16-12-2015"
output: html_document
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Mostra a proporção de deputados de cada bancada em cada cluster

```{r}
#Bibliotecas necessárias 
library(ggplot2)
library(plyr)
library(dplyr)
library(reshape2)
require(cluster)
require(ade4)
require(scales)
require(FactoMineR)
require(rCharts)
library(plotly)
library(RColorBrewer)
source("R/camara-lib.R")
```


```{r}
caminho_pasta_resultados = "plot/clusters"

votos_por_deputado <- recuperar_votos_por_deputado(arquivo.votos = "votacoes.csv",corrigir.migracoes = TRUE)

mca <- MCA(votos_por_deputado, 
           ncp = 6, # Default is 5 
           graph = FALSE,
           quali.sup = c(1:4),
           na.method = "Average") # NA or Average

mca1_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)

mca1_obs_df$id_dep <- as.integer(as.character(mca1_obs_df$id_dep))

hcpc <- clusterizar(mca,3)
clusters <- obter_clusters(hcpc)

mca1_obs_df <- cbind(mca1_obs_df, select(clusters,clust))
mca1_obs_df$clust <- as.factor(mca1_obs_df$clust)
```

```{r}
# Bancadas
bancada.bala <- read.table("/home/viana/Projetos/houseofcunha/data/bancada-bala.csv", header=TRUE, quote="\"")
bancada.humanista <- read.table("/home/viana/Projetos/houseofcunha/data/bancada-humanista.csv", header=TRUE, quote="\"")
bancada.sindical <- read.table("/home/viana/Projetos/houseofcunha/data/bancada-sindical.csv", header=TRUE, quote="\"")
bancada.evangelica <- read.table("/home/viana/Projetos/houseofcunha/data/bancada-evangelica.csv", header=TRUE, quote="\"")
bancada.ruralista <- read.table("/home/viana/Projetos/houseofcunha/data/bancada-ruralista.csv", header=TRUE, quote="\"")
```


```{r}
# Partidos icônicos
mca1_obs_df$destaque_partido = factor(ifelse(mca1_obs_df$partido %in% 
                                               c("pmdb", "psdb", "pt", "psol"), 
                                             as.character(mca1_obs_df$partido), 
                                             "outros"))

# Destaque dos deputados que participam da bancada bala
mca1_obs_df$destaque_bancada_bala <-  mca1_obs_df$nome %in% bancada.bala$Bala

# Destaque dos deputados que participam da bancada humanista
mca1_obs_df$destaque_bancada_humanista <-  mca1_obs_df$nome %in% bancada.humanista$Humanista

# Bancada Evangelica 
mca1_obs_df$destaque_bancada_evangelica <- mca1_obs_df$nome %in% bancada.evangelica$Evangelica

# Bancada Ruralista
mca1_obs_df$destaque_bancada_ruralista <- mca1_obs_df$nome %in% bancada.ruralista$Ruralista

# Bancada Sindical
mca1_obs_df$destaque_bancada_sindical <- mca1_obs_df$nome %in% bancada.sindical$Sindical
```

Plot mostrando a proporção de deputados por clust

```{r}
dep_clust <- as.data.frame(table(mca1_obs_df$clust))
colnames(dep_clust) <- c("clust", "freq")

dep_clust$porcentagem <- (dep_clust$freq / sum(dep_clust$freq)) * 100

p <- ggplot(data = dep_clust, aes(x=reorder(clust, -porcentagem), y = porcentagem)) + 
    geom_bar(stat="identity") + 
    theme_classic() + 
    labs(y='% de Deputados', x='Clust', title = "Deputados por Clust") +
    theme(axis.ticks = element_blank())

png("plot/bancadas/deputados_clust.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
```

Plots das mostrando a proporção das bancadas por clust

```{r}
# Bancada da Bala
p <- plotBancadas(filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_bala == TRUE))  + 
  labs(y='% da bancada', x='Clust', title = "Bancada da Bala") 
  
png("plot/bancadas/bancada_clust_bala.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada dos direitos humanos 
p <- plotBancadas(filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_humanista == TRUE))  + 
  labs(y='% da bancada', x='Clust', title = "Bancada dos Direitos Humanos") 
  

png("plot/bancadas/bancada_clust_direitos_humanos.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Evangelica 
p <- plotBancadas(filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_evangelica == TRUE))  + 
  labs(y='% da bancada', x='Clust', title = "Bancada Evangelica") 
  

png("plot/bancadas/bancada_clust_evangelica.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Ruralista 
p <- plotBancadas(filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_ruralista == TRUE))  + 
  labs(y='% da bancada', x='Clust', title = "Bancada Ruralista") 
  

png("plot/bancadas/bancada_clust_ruralista.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Sindical 
p <- plotBancadas(filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_sindical == TRUE))  + 
  labs(y='% da bancada', x='Clust', title = "Bancada Sindical") 
  

png("plot/bancadas/bancada_clust_sindical.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
```

Plot das bancadas por clust

```{r}
# Bancada da Bala
p <- plotCluster(mca1_obs_df) + 
  geom_point(data = filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_bala == TRUE), size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black")  +
  coord_equal() +
  labs(title = "Bancada da Bala") 
  
png("plot/bancadas/bancada_clust_bala_dep.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada dos direitos humanos 
p <- plotCluster(mca1_obs_df) + 
  geom_point(data = filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_humanista == TRUE), size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black")  +
  coord_equal() +
  labs(title = "Bancada dos Direitos Humanos")
  
png("plot/bancadas/bancada_clust_direitos_humanos_dep.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Evangelica 
p <- plotCluster(mca1_obs_df) + 
  geom_point(data = filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_evangelica == TRUE), size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black")  +
  coord_equal() +
  labs(title = "Bancada Evangelica")

png("plot/bancadas/bancada_clust_evangelica_dep.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Ruralista 
p <- plotCluster(mca1_obs_df) + 
  geom_point(data = filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_ruralista == TRUE), size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black")  +
  coord_equal() +
  labs(title = "Bancada Ruralista")

png("plot/bancadas/bancada_clust_ruralista_dep.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()

# Bancada Sindical 
p <- plotCluster(mca1_obs_df) + 
  geom_point(data = filter(mca1_obs_df, destaque_bancada_sindical == TRUE), size = 9, alpha = 0.2, colour = "Black")  +
  coord_equal() +
  labs(title = "Bancada Sindical")

png("plot/bancadas/bancada_clust_sindical_dep.png", width = 800, height = 600)
p
dev.off()
```