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Os dados a serem usados estão disponíveis no IBGE E são referentes à última elelição municipal, portanto, tendo como limitação os anos de 2021 a 2023 e ainda não ter disponível se os cargos não foram interrompidos durante esses anos. Posteriormente, é possível incluir dados de texto por meio de processamento ou manualmente, através desses textos da justiça eleitoral
Para fazer a análise:
Criar um dataframe com os anos 2021 a 2023;
municipio; ano; media_nomeacoes_ano; media_exoneracoes_ano
Você já tem esses dados.
Pré-processar os nomes dos municípios para que possa juntar o dataframe das prefeituras;
converter para minúsculas; retirar acentos, remover apóstrofos, incluir separacao das palavras por hífen
Preparar tabela das prefeituras;
deve-se separar por regex a coluna "Município" em coluna munípio e uf. Por exemplo: Água Branca (AL), separar na coluna municipio 'agua_branca' (aplicando o pré-procesamento) e coluna uf AL. Para todos os municípios, depois filtrar por municípios alagoanos
Criar novas colunas: esquerda, direita e centro.
Esquerda: PCdoB, PT, PTB, PSB, PSOL
Centro: PDT, MDB, PSD, PODE, CIDADANIA
Direita: PSC, PP, DEM, PSDB, REPUBLICANOS, PL
Você pode substituir as siglas por esquerda, direita ou centro, considerando essa classificação e depois criarum novo dataframe com nome do municipio e mais 3 novas colunas com variáveis binárias (1 ou 0) de acordo com o que aparece na nova coluna de partido político do prefeito e eleitos_total. Por exemplo, se o partido é do PP, portanto PP será substituído por 'direita'. Logo, se existe valor maior do que zero na linha em que direita aparece, o partido eleito nesse município é de direita, Valor 1 na linha do município do novo dataframe na coluna 'direita'.
Juntar os dataframes;
será necessário aplicar o mesmo pré-processamento no nome dos municípios.
agora temos: municípios, uf, ano, nomeaçoes_ano, exonerações_ano, esquerda, centro, direita
Lembre-se que aqui para todos os municípios, independente do ano, o padrão ideológico encontrado em 2021 será o mesmo. As colunas esquerda, centro e direita serão iguais para todos os anos deste dataframe.
Aplicar as médias
Encontrar os valores de média para exoneração e nomeação (separados) dos municípios com prefeituras de esquerda, centro e direita.
Encontrar os valores de média para exoneração e nomeação (separados) dos municípios com prefeituras de esquerda, centro e direta, somente para 2023.
Encontrar o município com maior média
Encontrar o município com menor média
Outras informações
Saldo de polarização nas prefeituras de Alagoas: número de prefeituras de esquerda, centro e direita
Os dados a serem usados estão disponíveis no IBGE E são referentes à última elelição municipal, portanto, tendo como limitação os anos de 2021 a 2023 e ainda não ter disponível se os cargos não foram interrompidos durante esses anos. Posteriormente, é possível incluir dados de texto por meio de processamento ou manualmente, através desses textos da justiça eleitoral
Para fazer a análise:
Criar um dataframe com os anos 2021 a 2023;
municipio; ano; media_nomeacoes_ano; media_exoneracoes_ano
Você já tem esses dados.
Pré-processar os nomes dos municípios para que possa juntar o dataframe das prefeituras;
converter para minúsculas; retirar acentos, remover apóstrofos, incluir separacao das palavras por hífen
Preparar tabela das prefeituras;
deve-se separar por regex a coluna "Município" em coluna munípio e uf. Por exemplo: Água Branca (AL), separar na coluna municipio 'agua_branca' (aplicando o pré-procesamento) e coluna uf AL. Para todos os municípios, depois filtrar por municípios alagoanos
Classificar os partidos em esquerda, direita e centro a partir dessa referência: Maciel; Alarcon; Gimenes, 2017 e também o índice de Polarização da Folha
Criar novas colunas: esquerda, direita e centro.
Esquerda: PCdoB, PT, PTB, PSB, PSOL
Centro: PDT, MDB, PSD, PODE, CIDADANIA
Direita: PSC, PP, DEM, PSDB, REPUBLICANOS, PL
Você pode substituir as siglas por esquerda, direita ou centro, considerando essa classificação e depois criarum novo dataframe com nome do municipio e mais 3 novas colunas com variáveis binárias (1 ou 0) de acordo com o que aparece na nova coluna de partido político do prefeito e eleitos_total. Por exemplo, se o partido é do PP, portanto PP será substituído por 'direita'. Logo, se existe valor maior do que zero na linha em que direita aparece, o partido eleito nesse município é de direita, Valor 1 na linha do município do novo dataframe na coluna 'direita'.
será necessário aplicar o mesmo pré-processamento no nome dos municípios.
agora temos: municípios, uf, ano, nomeaçoes_ano, exonerações_ano, esquerda, centro, direita
Lembre-se que aqui para todos os municípios, independente do ano, o padrão ideológico encontrado em 2021 será o mesmo. As colunas esquerda, centro e direita serão iguais para todos os anos deste dataframe.
Aplicar as médias
Encontrar os valores de média para exoneração e nomeação (separados) dos municípios com prefeituras de esquerda, centro e direita.
Encontrar os valores de média para exoneração e nomeação (separados) dos municípios com prefeituras de esquerda, centro e direta, somente para 2023.
Encontrar o município com maior média
Encontrar o município com menor média
Outras informações
Saldo de polarização nas prefeituras de Alagoas: número de prefeituras de esquerda, centro e direita
Pronto!
Aqui está a planilha:
tabela5880.xlsx
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