1 민주당 경선 데이터

민주당 보도자료를 통해서 제 20 대 대선 후보자 선출을 위한 민주당 경선 데이터를 얻을 수 있다.

2 정형데이터

library(tidyverse)
library(readxl)
library(testthat)

race_raw <- read_excel("data/2021_민주당 경선결과.xlsx", sheet = "Sheet1", skip =1)

race_tbl <- race_raw %>% 
  janitor::clean_names(ascii = FALSE) %>% 
  filter(!str_detect(x1, pattern = "^\\(")) %>% 
  select(!contains("합계"))

type_01 <- race_tbl %>% 
  select(시도 = x1, 이재명_3, 이낙연_4, 박용진_5, 추미애_6) %>% 
  filter(!str_detect(시도, "누적")) %>% 
  drop_na()

type_02 <- race_tbl %>% 
  select(시도 = x1, 이재명_8, 이낙연_9, 박용진_10, 추미애_11) %>% 
  filter(!str_detect(시도, "누적")) %>% 
  drop_na()

type_03 <- race_tbl %>% 
  select(시도 = x1, 이재명_13, 이낙연_14, 박용진_15, 추미애_16) %>% 
  filter(!str_detect(시도, "누적")) %>% 
  drop_na()

type_04 <- race_tbl %>% 
  select(시도 = x1, 이재명_18, 이낙연_19, 박용진_20, 추미애_21) %>% 
  filter(!str_detect(시도, "누적")) %>% 
  drop_na()

electoral_college <- race_tbl %>% 
  select(시도 = x1, 선거인단) %>% 
  filter(!str_detect(시도, "누적")) %>% 
  drop_na() %>% 
  add_row(시도 = "재외국민", 선거인단 = 4933)

## 데이터 정규화

type_01_tbl <- type_01 %>% 
  pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>% 
  mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>% 
  mutate(구분 = "권리당원")

type_02_tbl <- type_02 %>% 
  pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>% 
  mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>% 
  mutate(구분 = "대의원")

type_03_tbl <- type_03 %>% 
  pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>% 
  mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>% 
  mutate(구분 = "유선전화")

type_04_tbl <- type_04 %>% 
  pivot_longer(-시도, names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>% 
  mutate(후보자명 = str_remove(후보자명, pattern = "_[0-9]+$")) %>% 
  mutate(구분 = "국민선거인단")

# 재외국민 -------------------------------------

overseas_raw <- read_excel("data/2021_민주당 경선결과.xlsx", sheet = "Sheet2", skip =1)

overseas_tbl  <- overseas_raw %>%  
  na.omit() %>% 
  select(이재명:추미애) %>% 
  pivot_longer(everything(), names_to = "후보자명", values_to = "득표") %>% 
  mutate(시도 = "재외국민",
         구분 = "재외국민",
         당원여론 = "재외국민")

# 최종 결합 ------------------------------------------------------
race_tbl <- bind_rows(type_01_tbl, type_02_tbl) %>% 
  bind_rows(type_03_tbl) %>% 
  bind_rows(type_04_tbl) %>% 
  bind_rows(overseas_tbl) %>% 
  mutate(득표 = as.numeric(득표)) %>% 
  mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "이낙연", "박용진", "추미애"))) %>% 
  mutate(시도 = factor(시도, levels = c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "1차 슈퍼데이", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천", "2차 슈퍼데이", "경기", "서울", "3차 슈퍼데이", "재외국민"))) %>% 
  mutate(당원여론 = case_when(str_detect(시도, "슈퍼데이") ~ "국민선거인단",
                              str_detect(시도, "재외국민") ~ "재외국민",
                              TRUE ~ "당원"))
  

## 데이터 내보내기 -----------------------------------------

race_tbl %>% 
  write_rds(file = "data/race_tbl.rds")

electoral_college %>% 
  write_rds(file = "data/electoral_college.rds")

## 엑셀 데이터 정합성 확인 ---------------------------------
### 1370+2403+9+541 = 4323 (재외국민)

test_that("엑셀 데이터 정합성", {

  total_sum <- race_tbl %>% 
    summarise(합계 = sum(득표)) %>% 
    pull()

  expect_equal(total_sum, 1427270 + 4323 )
})

Test passed

sido_fct <- c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천", "경기", "서울")
report_day <- "10월 10일"
file_date <- "20211010"

2.1 선거인단

library(reactable)

electoral_college %>% 
  reactable::reactable(
    filterable = FALSE,  defaultPageSize = 11,
    columns = list(
      선거인단 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0))
    ),
    bordered = TRUE,
    highlight = TRUE
  )

2.2 득표

race_tbl %>% 
  pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>% 
  reactable::reactable(
    filterable = TRUE,  defaultPageSize = 9,
    columns = list(
      이재명 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
      이낙연 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
      박용진 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0)),
      추미애 = colDef(format = colFormat(separators = TRUE, digits = 0))
    ),
    bordered = TRUE,
    highlight = TRUE
  )

3 모듈

3.1 `gt` 표

3.1.1 선거인단

library(gt)

electoral_college %>% 
  mutate(비율 = 선거인단 / sum(선거인단)) %>% 
  gt::gt(
    rowname_col = "시도"
    ) %>% 
      tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 선거인단*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 09일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(50),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    cols_align(
      align = "center",
      columns = c(시도)
    ) %>% 
    fmt_number(
      columns = 선거인단,
      decimals = 0
    ) %>% 
    fmt_percent(
      columns = 비율,
      decimals = 1
    ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#4083ef"),
        cell_text(weight = "bold")
      ),
      locations = cells_body(columns = c(시도, 선거인단, 비율), 
                             rows = str_detect(시도, "슈퍼"))) %>% 
    grand_summary_rows(
      columns = c(선거인단),
      fns = list(
        합계 = ~sum(.)),
      formatter = fmt_number,
      use_seps = TRUE,
      decimals = 0
    ) %>% 
    grand_summary_rows(
      columns = c(비율),
      fns = list(
        합계 = ~sum(.)),
      formatter = fmt_percent,
      use_seps = TRUE,
      decimals = 1
    ) %>% 
    cols_width(
      시도 ~ px(90),
      선거인단 ~ px(100),
      비율 ~ px(100)
    )

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 선거인단
	선거인단	비율
대전충남	52,820	2.4%
세종충북	23,803	1.1%
대구경북	16,170	0.7%
강원	16,292	0.8%
1차 슈퍼데이	641,922	29.6%
광주전남	127,823	5.9%
전북	76,191	3.5%
제주	13,349	0.6%
부울경	62,098	2.9%
인천	22,818	1.1%
2차 슈퍼데이	496,339	22.9%
경기	164,696	7.6%
서울	144,481	6.7%
3차 슈퍼데이	305,779	14.1%
재외국민	4,933	0.2%
합계	2,169,514	100.0%
기준 시점: 2021년 10월 09일

3.1.2 누적 득표

race_tbl %>% 
  group_by(후보자명) %>%
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(비율 = 득표 / sum(득표)) %>% 
  gt(rowname_col = "후보자명") %>% 
    tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 누적 득표수*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 10일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(50),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    fmt_percent(
      columns = 비율,
      decimals = 1
    ) %>% 
    fmt_number(
      columns = 득표,
      decimals = 0
    ) %>% 
    grand_summary_rows(
      
      columns = c(득표),
      fns = list(
        합계 = ~sum(.)),
      formatter = fmt_number,
      use_seps = TRUE,
      decimals = 0
    ) %>% 
    grand_summary_rows(
      columns = c(비율),
      fns = list(
        합계 = ~sum(.)),
      formatter = fmt_percent,
      use_seps = TRUE,
      decimals = 1
    )  %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_text(align = "center")
      ),
    locations = cells_stub(rows = TRUE)
  )

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 누적 득표수
	득표	비율
이재명	719,905	50.3%
이낙연	560,392	39.1%
박용진	22,261	1.6%
추미애	129,035	9.0%
합계	1,431,593	100.0%
기준 시점: 2021년 10월 10일

3.1.3 당원 vs 국민선거인단

library(janitor)

## janitor 득표와 득표율에 큰 숫자에 천단위 콤마 추가
add_comma_seprator <- function(x) {
  first_half  <- str_extract(x, pattern = "^(.+?)\\(") %>% parse_number %>% scales::comma()
  second_half <- str_extract(x, pattern = "\\((.*?)\\)")
  glue::glue("{first_half}\n{second_half}")
}

race_tbl %>% 
  group_by(당원여론, 후보자명) %>%
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>% 
  ## janitor table decoration -----------
  adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>% 
  # mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>% 
  adorn_percentages(denominator = "all") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs =  add_comma_seprator) %>% 

  gt(rowname_col = "당원여론") %>% 
    tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 당원/여론 누적 득표수*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 10일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(100),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    # fmt_number(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계),
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_text(align = "center")
      ),
    locations = cells_stub(rows = TRUE)
    ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(rows = "합계")) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(columns = "합계"))

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 당원/여론 누적 득표수
	이재명	이낙연	박용진	추미애	합계
국민선거인단	496,440 (34.7%)	410,563 (28.7%)	16,031 (1.1%)	95,644 (6.7%)	1,018,678 (71.2%)
당원	222,095 (15.5%)	147,426 (10.3%)	6,221 (0.4%)	32,850 (2.3%)	408,592 (28.5%)
재외국민	1,370 (0.1%)	2,403 (0.2%)	9 (0.0%)	541 (0.0%)	4,323 (0.3%)
합계	719,905 (50.3%)	560,392 (39.1%)	22,261 (1.6%)	129,035 (9.0%)	1,431,593 (100.0%)
기준 시점: 2021년 10월 10일

3.1.4 지역별 당원

race_tbl %>% 
  filter(!str_detect(시도, "슈퍼|재외")) %>% 
  group_by(시도, 후보자명) %>%
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>% 
  ## janitor table decoration -----------
  adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>% 
  # mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>% 
  adorn_percentages(denominator = "all") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs =  add_comma_seprator)  %>%  
  gt(rowname_col = "시도") %>% 
    tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 시도별 누적 득표수*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 10일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(80),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    # fmt_number(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    # grand_summary_rows(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   fns = list(
    #     합계 = ~sum(.)),
    #   formatter = fmt_number,
    #   use_seps = TRUE,
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_text(align = "center")
      ),
    locations = cells_stub(rows = TRUE)
    ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(rows = "합계")) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(columns = "합계"))

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 시도별 누적 득표수
	이재명	이낙연	박용진	추미애	합계
대전충남	14,012 (3.4%)	7,007 (1.7%)	624 (0.2%)	1,704 (0.4%)	23,347 (5.7%)
세종충북	7,035 (1.7%)	3,834 (0.9%)	287 (0.1%)	915 (0.2%)	12,071 (3.0%)
대구경북	5,999 (1.5%)	3,284 (0.8%)	137 (0.0%)	1,741 (0.4%)	11,161 (2.7%)
강원	5,048 (1.2%)	2,462 (0.6%)	173 (0.0%)	785 (0.2%)	8,468 (2.1%)
광주전남	33,726 (8.3%)	33,848 (8.3%)	471 (0.1%)	3,113 (0.8%)	71,158 (17.4%)
전북	22,276 (5.5%)	15,715 (3.8%)	512 (0.1%)	2,127 (0.5%)	40,630 (9.9%)
제주	3,944 (1.0%)	2,482 (0.6%)	69 (0.0%)	455 (0.1%)	6,950 (1.7%)
부울경	19,698 (4.8%)	11,969 (2.9%)	461 (0.1%)	3,468 (0.8%)	35,596 (8.7%)
인천	7,800 (1.9%)	5,132 (1.3%)	204 (0.0%)	1,341 (0.3%)	14,477 (3.5%)
경기	56,820 (13.9%)	29,248 (7.2%)	1,385 (0.3%)	8,388 (2.1%)	95,841 (23.5%)
서울	45,737 (11.2%)	32,445 (7.9%)	1,898 (0.5%)	8,813 (2.2%)	88,893 (21.8%)
합계	222,095 (54.4%)	147,426 (36.1%)	6,221 (1.5%)	32,850 (8.0%)	408,592 (100.0%)
기준 시점: 2021년 10월 10일

3.1.5 국민선거인단

race_tbl %>% 
  filter(str_detect(시도, "슈퍼")) %>% 
  group_by(시도, 후보자명) %>%
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
  ## janitor table decoration -----------
  adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>% 
  # mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>% 
  adorn_percentages(denominator = "all") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs =  add_comma_seprator)  %>%  
  
  gt(rowname_col = "시도") %>% 
    tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 국민선거인단 누적 득표수*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 10일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(100),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    # fmt_number(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    # grand_summary_rows(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   fns = list(
    #     합계 = ~sum(.)),
    #   formatter = fmt_number,
    #   use_seps = TRUE,
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_text(align = "center")
      ),
    locations = cells_stub(rows = TRUE)
    ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(rows = "합계")) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(columns = "합계"))

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 국민선거인단 누적 득표수
	이재명	이낙연	박용진	추미애	합계
1차 슈퍼데이	253,762 (24.9%)	156,203 (15.3%)	5,742 (0.6%)	57,977 (5.7%)	473,684 (46.5%)
2차 슈퍼데이	172,237 (16.9%)	99,140 (9.7%)	7,505 (0.7%)	17,232 (1.7%)	296,114 (29.1%)
3차 슈퍼데이	70,441 (6.9%)	155,220 (15.2%)	2,784 (0.3%)	20,435 (2.0%)	248,880 (24.4%)
합계	496,440 (48.7%)	410,563 (40.3%)	16,031 (1.6%)	95,644 (9.4%)	1,018,678 (100.0%)
기준 시점: 2021년 10월 10일

3.1.6 재외국민

race_tbl %>% 
  filter(str_detect(시도, "재외")) %>% 
  group_by(시도, 후보자명) %>%
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider(names_from = 후보자명, values_from = 득표) %>%
  ## janitor table decoration -----------
  adorn_totals(where = c("row", "col"), name = "합계") %>% 
  # mutate_if(is.numeric, scales::comma) %>% 
  adorn_percentages(denominator = "all") %>% 
  adorn_pct_formatting(digits = 1) %>% 
  adorn_ns(position = "front") %>% 
  mutate_at(vars(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애, 합계), .funs =  add_comma_seprator)  %>%  
  
  gt(rowname_col = "시도") %>% 
    tab_header(
      title = md("**&#9755; 제20대 대통령 선거 &#9754;**"),
      subtitle = md("*민주당 경선: 재외국민 누적 득표수*")
    ) %>% 
    tab_source_note(
      source_note = md("기준 시점: 2021년 10월 10일")
    ) %>% 
    tab_options(
      table.width = pct(100),
      heading.background.color = "#1E61B0", # R logo 파란색
      heading.title.font.size = "32px",
      column_labels.background.color = "#F7F7F7", # R logo 회색 
      column_labels.font.weight = "bold",
      stub.background.color = "#ffffff",
      stub.font.weight = "bold"
    ) %>% 
    # fmt_number(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    # grand_summary_rows(
    #   columns = c(이재명, 이낙연, 박용진, 추미애),
    #   fns = list(
    #     합계 = ~sum(.)),
    #   formatter = fmt_number,
    #   use_seps = TRUE,
    #   decimals = 0
    # ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_text(align = "center")
      ),
    locations = cells_stub(rows = TRUE)
    ) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(rows = "합계")) %>% 
    tab_style(
      style = list(
        cell_fill(color = "#3c8ae8"),
        cell_text(
          align = "center",
          size = "medium",
          weight = "bold")
        ),
    locations = cells_body(columns = "합계"))

☛ 제20대 대통령 선거 ☚
민주당 경선: 재외국민 누적 득표수
	이재명	이낙연	박용진	추미애	합계
재외국민	1,370 (31.7%)	2,403 (55.6%)	9 (0.2%)	541 (12.5%)	4,323 (100.0%)
합계	1,370 (31.7%)	2,403 (55.6%)	9 (0.2%)	541 (12.5%)	4,323 (100.0%)
기준 시점: 2021년 10월 10일

3.2 `ggplot` 그래프

3.2.1 선거인단

library(patchwork)

# 선거인단 ----------------
votes_tbl <- race_tbl %>% 
  group_by(시도) %>% 
  summarise(총투표수 = sum(득표))

electoral_g <- electoral_college %>% 
  left_join(votes_tbl) %>% 
  pivot_longer(-시도) %>%  
  mutate(시도 = factor(시도, levels = c("대전충남", "세종충북", "대구경북", "강원", "1차 슈퍼데이", "광주전남", "전북", "제주", "부울경", "인천", "2차 슈퍼데이", "경기", "서울", "3차 슈퍼데이", "재외국민"))) %>% 
  ggplot(aes(x = 시도, y = value, fill = name, width = ifelse(name == "총투표수", 0.3, 0.5))) +
    geom_col(stat = "identity") +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "right",
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(1.0), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold",
                                     angle = 15, vjust = 0.5, hjust=0.5),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x        = "",
         y        = "",
         title    = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = glue::glue("{report_day} 기준 선거인단과 총투표수"),
         caption  = "자료 출처: 더불어 민주당 보도자료, https://theminjoo.kr/board/lists/presskit",
         fill     = "") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    # coord_flip() +
    scale_fill_manual(values = c("gray77", "darkblue"))

electoral_g

3.2.2 누적 득표수

## 누적 ----------
race_sum_tbl <- race_tbl %>% 
  group_by(후보자명) %>% 
  summarise(누적득표 = sum(득표)) %>% 
  arrange(-누적득표)

cumsum_g <- race_sum_tbl %>% 
  mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "이낙연", "박용진", "추미애"))) %>% 
  ggplot(aes(x = 후보자명, y = 누적득표, fill = 후보자명)) +
    geom_col(width = 0.3) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "none",
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(2.0), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x = "",
         y = "",
         title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = glue::glue("{report_day} 기준 누적 득표수"),
         caption = "자료 출처: 더불어 민주당 보도자료, https://theminjoo.kr/board/lists/presskit") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))

cumsum_g

# # 총괄 요약 ------------------------------------------
# extrafont::loadfonts()
# 
# (cumsum_g +
#     labs(title = "",
#          subtitle = "누적 득표수",
#          caption = "")) +
# (electoral_g +
#   labs(title = "",
#        subtitle = "선거인단과 총투표수",
#        caption = "") ) +
#   plot_annotation(title = '제20대 대통령 선거 / 민주당 경선') &
#   theme_bw(base_family = "NanumBarunpen") +
#   theme(legend.position = "none",
#           axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

3.2.3 당원 국민선거인단

cumsum_two_g <- race_tbl %>% 
  group_by(당원여론, 후보자명) %>% 
  summarise(득표 = sum(득표)) %>% 
  ungroup() %>% 
  pivot_wider(names_from = 당원여론, values_from = 득표) %>% 
  mutate(누적득표 = 국민선거인단  + 당원 + 재외국민) %>% 
  pivot_longer(국민선거인단:누적득표, names_to = "구분", values_to = "득표") %>% 
  mutate(후보자명 = factor(후보자명, levels = c("이재명", "김두관", "정세균", "이낙연", "박용진", "추미애")),
         구분     = factor(구분, levels = c("누적득표", "국민선거인단", "당원", "재외국민"))) %>% 
  ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
    geom_col(width = 0.5) +
    facet_wrap(~구분) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "none",
          strip.text.x = element_text(size = rel(1.7), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x = "",
         y = "",
         title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = "국민선거인단, 당원 누적 득표수") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))  

cumsum_two_g

3.2.4 지역별 득표수

## 누적 ----------
sido_g <- race_tbl %>% 
  filter(!str_detect(시도, "슈퍼|재외")) %>% 
  ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
    geom_col() +
    facet_wrap(~시도) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "none",
          strip.text.x = element_text(size = rel(1.1), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x = "",
         y = "",
         title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = "지역순회 시도별 득표수") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "gray", "gray", "red", "gray", "green"))

sido_g

3.2.5 국민선거인단

## 누적 ----------
people_g <- race_tbl %>% 
  filter(str_detect(시도, "슈퍼")) %>% 
  ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
    geom_col(width = 0.5) +
    facet_wrap(~시도) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "none",
          strip.text.x = element_text(size = rel(1.7), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x = "",
         y = "",
         title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = "국민선거인단 득표수") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))

people_g

3.2.6 재외국민

## 누적 ----------
overseas_g <- race_tbl %>% 
  filter(str_detect(시도, "재외")) %>% 
  ggplot(aes(x = 후보자명, y = 득표, fill = 후보자명)) +
    geom_col(width = 0.3) +
    facet_wrap(~시도) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    theme(legend.position = "none",
          strip.text.x = element_text(size = rel(1.7), colour = "black", family = "NanumMyeongjo", face="bold"),
          axis.text.y = element_text(size = rel(1.5), colour = "gray35", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          axis.text.x = element_text(size = rel(1.3), colour = "black", family = "NanumBarunpen", face="bold"),
          strip.background=element_rect(fill="gray95"),
          plot.title=element_text(size=18, face="bold", family = "NanumBarunpen"),
          plot.subtitle=element_text(face="bold", size=13, colour="grey10", family = "NanumBarunpen")) +
    labs(x = "",
         y = "",
         title = "제20대 대통령 선거 / 민주당 경선",
         subtitle = "재외국민 득표수") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "red", "gray", "green"))

overseas_g

데이터 과학자 이광춘 저작

kwangchun.lee.7@gmail.com

대통령 선거 2022년

민주당 경선 모듈

이광춘

2021-10-10

1 민주당 경선 데이터

2 정형데이터

2.1 선거인단

2.2 득표

3 모듈

3.1 `gt` 표

3.1.1 선거인단

3.1.2 누적 득표

3.1.3 당원 vs 국민선거인단

3.1.4 지역별 당원

3.1.5 국민선거인단

3.1.6 재외국민

3.2 `ggplot` 그래프

3.2.1 선거인단

3.2.2 누적 득표수

3.2.3 당원 국민선거인단

3.2.4 지역별 득표수

3.2.5 국민선거인단

3.2.6 재외국민

대통령 선거 2022년

민주당 경선 모듈

이광춘

2021-10-10

1 민주당 경선 데이터

2 정형데이터

2.1 선거인단

2.2 득표

3 모듈

3.1 gt 표

3.1.1 선거인단

3.1.2 누적 득표

3.1.3 당원 vs 국민선거인단

3.1.4 지역별 당원

3.1.5 국민선거인단

3.1.6 재외국민

3.2 ggplot 그래프

3.2.1 선거인단

3.2.2 누적 득표수

3.2.3 당원 국민선거인단

3.2.4 지역별 득표수

3.2.5 국민선거인단

3.2.6 재외국민

3.1 `gt` 표

3.2 `ggplot` 그래프