데이터 과학자가 바라본 제7회 지방선거

시도별 여론조사 현황

# 1. 데이터 -----
## 2018-06-03

sido_df  <- read_rds("data/sido_survey_df.rds")

names(sido_df)  <- c("조사 의뢰", "조사 기관", "응답 인원", "더불어민주당", "자유한국당", 
                           "바른미래당", "정의당", "기타·무응답", "참고", "조사일", "시도명", 
                           "민주평화당", "무소속")

sido_now_df <- sido_df %>% 
    mutate(무소속 = str_replace_all(무소속, "%", "") %>% as.numeric,
              민주평화당 = str_replace_all(민주평화당, "%", "") %>% as.numeric) %>% 
    group_by(시도명) %>% 
    arrange(조사일)  %>% 
    filter(row_number() == n()) %>% 
    select(시도명, contains("당"), contains("무소속")) %>% 
    ungroup()

current_df <- sido_now_df %>% 
    gather(정당, 지지율, -시도명) %>% 
    mutate(지지율 = as.numeric(지지율)) %>% 
    group_by(시도명) %>% 
    summarise(지지율 = max(지지율, na.rm=TRUE))

sido_current_df <- sido_now_df %>% 
    gather(정당, 지지율, -시도명) %>% 
    mutate(지지율 = as.numeric(지지율)) %>% 
    inner_join(current_df)

sido_viz_df <- sido_current_df %>% 
    count(정당)

DT::datatable(sido_current_df)

시도 현황 지도

# 2. 시각화 -----
## 2.0. 지도정보 룩업표 -----
spatial_tbl <- tribble(
    ~"CTPRVN_CD", ~"CTP_KOR_NM", ~"시도명",
    11,  "서울특별시",  "서울특별시장",
    26,  "부산광역시",  "부산광역시장",
    27,  "대구광역시",  "대구광역시장",
    28,  "인천광역시",  "인천광역시장",
    29,  "광주광역시",  "광주광역시장",
    30,  "대전광역시",  "대전광역시장",
    31,  "울산광역시",   "울산광역시장",
    36,  "세종특별자치시", "세종특별자치시장",
    41,  "경기도",         "경기도지사",
    42,  "강원도",         "강원도지사",
    43,  "충청북도",      "충청북도지사",
    44,  "충청남도",      "충청남도지사",
    45,  "전라북도",      "전라북도지사",
    46,  "전라남도",      "전라남도지사",
    47,  "경상북도",      "경상북도지사",
    48,  "경상남도",      "경상남도지사",
    50,  "제주특별자치도", "제주특별자치도지사"
)

## 2.1. 지도 데이터 가져오기 -----
# sido_shp <- st_read("data/shapefile_sido/TL_SCCO_CTPRVN.shp")

sido_shp$CTP_KOR_NM <- iconv(sido_shp$CTP_KOR_NM, from = "CP949", to = "UTF-8", sub = NA, mark = TRUE, toRaw = FALSE)
sido_simp_shp <- st_simplify(sido_shp, dTolerance = 100)

## 2.2. 지지율 데이터 병합 ----
sido_current_df <- left_join(sido_current_df, spatial_tbl) %>% 
    mutate(CTPRVN_CD = factor(CTPRVN_CD))

sido_simp_shp <- left_join(sido_simp_shp, sido_current_df)


## 2.3. 지지율 데이터 시각화 ----

sido_simp_shp %>% 
    ggplot(aes(fill=sido_simp_shp$정당)) +
        geom_sf() +
        theme_minimal(base_family="NanumGothic") +
        labs(title="제7회 지방선거 - 광역단체장") + 
        theme(legend.position = "right") +
        scale_fill_manual(values = c("blue", "gray", "red", "white")) +
        labs(fill="정당") +
        theme(panel.grid.major = element_line(colour = 'transparent'),
          panel.grid = element_blank(), 
          line = element_blank(), 
          axis.ticks = element_blank(),
          axis.text.x = element_blank(), 
          axis.text.y = element_blank(),
          legend.position = "top")

1.2 광역단체장 지지율 추이

sido_now_df <- sido_df %>% 
    mutate(무소속 = str_replace_all(무소속, "%", "") %>% as.numeric,
           민주평화당 = str_replace_all(민주평화당, "%", "") %>% as.numeric) %>% 
    select(시도명, 조사일, contains("당"), contains("무소속")) %>% 
    ungroup() %>% 
    as_tibble()

# 2. 시계열 추세 -----
## 2.1. 정적 시계열 추세 -----
sido_ts_df <- sido_now_df %>% 
    gather(정당, 지지율, -시도명, -조사일) %>% 
    mutate(정당 = factor(정당, levels=c("더불어민주당","자유한국당", "바른미래당", "민주평화당", "정의당", "무소속"))) %>% 
    filter(!str_detect(시도명, "광주")) %>% 
    mutate(지지율 = as.numeric(지지율))

sido_ts_df %>% 
    ggplot(aes(x=조사일, y=지지율, color=정당, group=정당)) +
      geom_line() +
      geom_point() +
      facet_wrap(~시도명) +
      scale_color_manual(values=c("blue", "red", "cyan", "green", "yellow", "gray"))

데이터 과학자가 바라본 제7회 지방선거

제7회 전국동시지방선거(2018)

2018-06-06

1 광역단체장

1.1 광역단체장 인터랙티브 지도

1.2 광역단체장 지지율 추이

1.3 광역단체장 인터랙티브 지지율 추이

2 경기도

2.1 경기도 시군별 여론조사 현황

2.2 경기도 시군별 1위 지도

2.3 경기도 기초다체장 인터랙티브 지도

2.4 경기 기초단체장 지지율 추이

2.5 경기 기초단체장 인터랙티브 지지율 추이