R/get_multiple_elections.R
get_multiple_elections.Rd
Esta función permite descargar resultados de una multiplicidad de elecciones al mismo tiempo.
(Function that downloads multiple national electoral data with one call)
get_multiple_elections( data, source = NULL, unnest = FALSE, level = "provincia" )
data | data.frame con tantas filas como elecciones se quiere descargar y cuatro columnas con las siguientes variables: district, category, round, year (data.frame with as many rows as elections you want to download and four columns with the following variables:district, category, round, year). |
---|---|
source | Fuente de los datos. Las opciones son 'data' para datos |
unnest | un boleano que devuelve los datos anidados cuando (a boolean that returns nested data when |
level | parámetro para definir el nivel de agregación de los datos que se quieren descargar ('provincia', 'departamento', 'circuito'). Por defecto es provincia (parameter to define the level of aggregation of the data to be downloaded ('province', 'department', 'circuit'). Default is province). |
devuelve un tibble con class "grouped_df", "tbl_df","tbl", "data.frame"
con los resultados de las elección seleccionadas, con tantas
filas como elecciones se consultaron y dos columnas: id de la elección construido como concatenación de los parámetros
year_category_round_year
; election contiene un listado de tibbles con los resultados agregados a nivel provincial para cada elección
(returns a tibble of class "grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"
with as many rows as elections requested and two columns:
id of the election build as a concatenation of the parameters year_category_round_year
; election contains a list of tibbles with
electoral results aggregated at the provincial level for each each row).
# \donttest{ electorAr::show_available_elections(source = 'data') %>% dplyr::filter(district == "caba", category == "dip", round == "paso") -> caba_paso_diputados caba_paso_diputados#> # A tibble: 5 x 5 #> district category round year NOMBRE #> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> #> 1 caba dip paso 2011 CABA #> 2 caba dip paso 2013 CABA #> 3 caba dip paso 2015 CABA #> 4 caba dip paso 2017 CABA #> 5 caba dip paso 2019 CABAget_multiple_elections(data = caba_paso_diputados, source = 'data')#> # A tibble: 5 x 2 #> # Groups: id [5] #> id election #> <glue> <list> #> 1 caba_dip_paso_2011 <grouped_df[,8] [14 x 8]> #> 2 caba_dip_paso_2013 <grouped_df[,8] [15 x 8]> #> 3 caba_dip_paso_2015 <grouped_df[,8] [15 x 8]> #> 4 caba_dip_paso_2017 <grouped_df[,8] [18 x 8]> #> 5 caba_dip_paso_2019 <grouped_df[,8] [14 x 8]># }