데이터 시각화
R을 이용한 2020년 국회의원 선거 시각화
r-code-for-data-analysis
2023. 11. 12. 15:09
datatoys 패키지를 이용하여 2020년 국회의원 선거데이터 분석했다.
이외에도 82개의 데이터가 존재하니 데이터 분석 놀이하기에 가장 좋다.
https://github.com/statgarten/datatoys
GitHub - statgarten/datatoys: Let's play with data! We prepared toy data for data newbies.
Let's play with data! We prepared toy data for data newbies. - GitHub - statgarten/datatoys: Let's play with data! We prepared toy data for data newbies.
github.com
1. 패키지 로드 및 데이터 로드
rm(list=ls())
library(datatoys)
library(tidyverse)
library(gt)
set.seed(1234)
cleaned_data <- datatoys::election2020
glimpse(cleaned_data)
head(cleaned_data)
2. 데이터 시각화 (파이차트)
library(showtext)
showtext_auto(enable = TRUE, record = TRUE)
cleaned_data %>%
mutate_if(is.character, as.factor) %>%
filter(구분 == "비례대표") %>%
group_by(정당) %>%
summarise(득표수 = sum(득표)) %>% arrange(-득표수) %>%
mutate(득표율 = 득표수 / sum(.$득표수)*100) %>% arrange(-득표율) %>%
slice(1:25) %>%
mutate(정당 = fct_reorder(정당,-득표율)) %>%
ggplot(aes(x="", y=득표율, fill=정당)) +
geom_bar(stat="identity", width=1,color="white") +
coord_polar("y", start=0)+
theme_void()+
theme(legend.position="none") +
geom_text(aes(label = 정당, size = ifelse(득표율 > 3, 득표율, 0)), position = position_stack(vjust = 0.5))+
#geom_text(aes(x=1,y = 득표율, label = 정당), color = "black", size=6) +
scale_fill_brewer(palette="Set1")+
labs(title = "2020년 국회의원 선거 비례대표 분포")


과연 내년 2024년 선거는 어떤 판도가 될지 궁금하다.
앞으로 선거 전까지 선거 데이터 분석 및 시각화를 해 볼 예정이다.
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