Presidentinvaalit 2024 I kierros: ehdokkaiden kannatus kunnittain ja naapurikunnittain

data analysis
R
election
vaalit
presidentinvaalit2024
avoin data
open data
Tekijä
Julkaistu

29. tammikuuta 2024

Oikeusministeriön vaalien tulospalvelusta on ladattavissa ensimmäisen kierroksen tulosdatat. Alla kartta jossa kunnan väri kertoo suosituimman ehdokkaan ja siirtämällä osoittimen kunnan päälle näet kuvan ehdokkaiden kannatuksesta sekä kyseisessä kunnassa että sen naapurikunnissa.

[/kode]
if (!file.exists("./2024-pressa-kierros-I.RData")){
library(tidyverse)
library(leaflet)
library(htmlwidgets)
library(glue)
library(sf)

# 2024
flie <- "tpv-2024_1_ehd_maa.csv.zip"
urli <- "https://tulospalvelu.vaalit.fi/TPV-2024_1/tpv-2024_1_ehd_maa.csv.zip"
download.file(urli, flie)
unzip(zipfile = flie, exdir = "./")
# fs::dir_ls(tmpdir)
dat <- read_csv2("./tpv-2024_1_aea_maa.csv", col_names = FALSE)
dat23 <- dat %>% 
  filter(grepl("\\*", X5),
         !grepl("\\*", X3)) %>% 
    # äänimäärä ja ehdokasnumero kokonaisluvuiksi
  mutate(X3 = as.integer(X3),
         X35 = as.integer(X35),
         X38 = as.integer(X38)
         ) %>% 
  # vaalipiirit veks
  filter(!is.na(X3)) %>% 
  # Merkistöenkoodaukset
  mutate(
    X16 = iconv(x = X16, from = "Windows-1252", to = "UTF-8"),
    X17 = iconv(x = X17, from = "Windows-1252", to = "UTF-8"),
    X19 = iconv(x = X19, from = "Windows-1252", to = "UTF-8"),
    X18 = iconv(x = X18, from = "Windows-1252", to = "UTF-8"),
    ) %>% 
  select(X3,X6,X18,X19,X35) %>% #print(n = 100)
  mutate(ehdokas = paste0(X18," ", X19)) %>%  
  group_by(X3) %>% 
  mutate(osuus = round(X35 / sum(X35) * 100,1)) %>% 
  arrange(desc(osuus)) %>% 
  mutate(rank = 1:n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  select(X3,ehdokas,X35,osuus,rank) %>% 
  left_join(geofi::municipality_key_2023 %>% select(municipality_code,municipality_name_fi), by = c("X3" = "municipality_code"))

muni <- geofi::get_municipalities()

levelit_ehdokas <- dat23 %>% 
  group_by(ehdokas) %>%  
  summarise(X35 = sum(X35)) %>%  
  arrange(desc(X35))  %>% 
  pull(ehdokas)
  
# tehdään png-kuvat labeleihin
# fs::dir_create("../../images/png_labs_vaalit2023")
kuntanimet <- unique(dat23$municipality_name_fi)
for (i in seq(kuntanimet)){
  print(paste0(i,"/",length(kuntanimet)))
  
  this_muni <- muni %>% filter(municipality_name_fi == kuntanimet[i])

  naapurikunnat <- sf::st_intersection(muni, this_muni) %>% 
    sf::st_drop_geometry() %>% 
    count(municipality_name_fi) %>% 
    pull(municipality_name_fi)
  
  naapurikunnat_shape <- muni %>% filter(municipality_name_fi %in% naapurikunnat)
  
  dat_tmp <- dat23[dat23$municipality_name_fi %in% naapurikunnat,]
  
  dat_tmp$ehdokas <- factor(dat_tmp$ehdokas, 
                            levels = levelit_ehdokas)
  levelit_kunta <- c(kuntanimet[i], naapurikunnat[!naapurikunnat %in% kuntanimet[i]]) |> rev()
  dat_tmp$municipality_name_fi <- factor(dat_tmp$municipality_name_fi, levels = levelit_kunta)
  naapurikunnat_shape$municipality_name_fi <- factor(naapurikunnat_shape$municipality_name_fi, 
                                                     levels = levelit_kunta)

p <- ggplot(data = dat_tmp,
       aes(x = osuus, y = municipality_name_fi, fill = municipality_name_fi)) + 
    geom_col() +
  geom_text(aes(x = 5, label = paste0(osuus, "%")), family = "Space Mono", size = 2.3) +
  facet_wrap(~ehdokas) +
  # hrbrthemes::scale_fill_ipsum() + #scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
  hrbrthemes::theme_ipsum_rc(base_size = 9, grid = "XY", 
                             plot_title_size = 18, 
                             strip_text_size = 9,
                             base_family = "Space Mono") +
  theme(legend.position = "none",
        plot.margin = unit(c(1,1,1,1), "mm"), 
        legend.key.size = unit(4, "mm"),
        plot.background = element_rect(fill = "transparent", color = NA),
        panel.background = element_rect(fill = "transparent", color = NA)) +
  labs(y = NULL, x = "kannatus (%)") +
  theme(panel.spacing = unit(0.1, "mm"))

p1 <- ggplot(naapurikunnat_shape, aes(label = municipality_name_fi, fill = municipality_name_fi)) + geom_sf() + 
  geom_sf_text(family = "Space Mono", size = 2.5) +
  hrbrthemes::theme_ipsum_rc(base_size = 9, grid_col = "white", 
                             plot_title_size = 18, 

                             base_family = "Space Mono") +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.title.y = element_blank(),
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.position = "none")

pp <- patchwork::wrap_plots(p,p1, widths = c(0.55,.45)) + patchwork::plot_annotation(
  title = paste0(kuntanimet[i], " ja  naapurikunnat"), 
  subtitle = "Ehdokkaat järjestetty alueen kokonaisäänimäärän mukaan", 
  theme = hrbrthemes::theme_ipsum_rc(base_size = 9, grid_col = "white", 
                             plot_title_size = 18, 
                             base_family = "Space Mono"))


# p
ggsave(filename = glue("./png_labs/{kuntanimet[i]}.png"),plot = pp, width = 8, height = 6, dpi = 100)
}
kunnat <- geofi::get_municipalities(year = 2022) %>% mutate(vuosi = 2023)

dat_kartta <- left_join(muni, dat23)

save.image(file = "./2024-pressa-kierros-I.RData")
}

library(tidyverse)
library(leaflet)
library(htmlwidgets)
library(glue)
library(sf)

load(file = "2024-pressa-kierros-I.RData")

dat_alue <- dat_kartta %>%   
  # lasketaan kuntakohtaiset summat
  group_by(municipality_code) %>% 
  filter(osuus == max(osuus, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup() %>% 
  select(municipality_code,municipality_name_fi,ehdokas,osuus,X35,rank) %>% 
  sf::st_transform(4326)

# puoluekohtaiset kannatukset

library(tidyverse)
library(leaflet)
library(htmlwidgets)
library(glue)
library(sf)
pal <- leaflet::colorFactor(palette = "Set1", domain = factor(dat_alue$ehdokas))

epsg3067 <- leafletCRS(crsClass = "L.Proj.CRS", code = "EPSG:3067",
  proj4def = "+proj=utm +zone=35 +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs",
  resolutions = 2^(13:-1), # 8192 down to 0.5
  origin = c(0, 0)
)

labels <- sprintf(
  '<div class="card" style="width: auto;">
  <div class="card-body">
    <img src ="png_labs/%s.png">
  </div>
</div>',
dat_alue$municipality_name_fi
) %>% lapply(htmltools::HTML)


leaflet(dat_alue, 
        options = leafletOptions(worldCopyJump = F, 
                                           crs = epsg3067)
        ) %>% 
  # addProviderTiles(provider = providers$CartoDB.Positron) %>% 
  # leaflet::setView(lng = 25.25,lat = 61.742, zoom = 4) %>% 
  addPolygons(fillColor = ~pal(factor(ehdokas)),
              color = "white",
              weight = 1,
              opacity = 1,
              dashArray = "3",
              fillOpacity = 0.4,
              highlight = highlightOptions(
                weight = 2,
                color = "#666",
                dashArray = "",
                fillOpacity = 0.4,
                bringToFront = TRUE),
              label = labels,
              labelOptions = labelOptions(opacity = .7,
                                          style = list("font-weight" = "normal",
                                                       "font-family" = "Courier New",
                                                       "padding" = "0px"),
                                          textsize = "12px",
                                          direction = "auto")
  ) %>% 
  addLegend(pal = pal, values = ~ehdokas, opacity = 0.7, title = "Kunnan suosituin ehdokas",
            position = "bottomright") %>% 
  leaflet.extras::addFullscreenControl()

Uudelleenkäyttö

Viittaus

BibTeX-viittaus:
@online{kainu2024,
  author = {Kainu, Markus},
  title = {Presidentinvaalit 2024 I kierros: ehdokkaiden kannatus
    kunnittain ja naapurikunnittain},
  date = {2024-01-29},
  url = {https://markuskainu.fi/posts/2024-01-29-presidentinvaalit-kunta},
  langid = {fi}
}
Viitatkaa tähän teokseen seuraavasti:
Kainu, Markus. 2024. “Presidentinvaalit 2024 I kierros: ehdokkaiden kannatus kunnittain ja naapurikunnittain.” January 29, 2024. https://markuskainu.fi/posts/2024-01-29-presidentinvaalit-kunta.