Eficiência do voto nas eleições para Prefeito no Brasil (1º Turno 2024 )

eficiencia2024t1.R

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(readr)

## votacao por municipio, candidato e cargo
vmc <- readr::read_rds("~/Downloads/20241007_151828_eleicao24_prefeitos_vereadores_finalizados.rds")

## por cargo, municipio, partido
vmp <- vmc%>%
  ## vitoria (conta passar pro segundo turno)
  mutate(s=situacao_candidato_turno%in%c("Eleito", "Eleito por QP", "Eleito por média", "2º turno"))%>%
  group_by(cargo, sg_partido_fix=gsub("\\*", "*", sg_partido), cd_municipio_ibge)%>%
  summarise(v=sum(as.numeric(votos_abs), na.rm=TRUE),
            s=sum(as.numeric(s), na.rm=TRUE))%>%
  group_by(cargo, cd_municipio_ibge)%>%
  mutate(
    eleitorado=sum(v),
    p=s/sum(s),
    q=p*sum(v)
            )

## por cargo, partido
vp <- vmp%>%
  #filter(eleitorado>1000e3)%>%
  #filter(substr(cd_municipio_ibge,1,2)==29)%>%
  group_by(cargo, sg_partido_fix)%>%
  summarise(v=sum(v, na.rm=TRUE),
            s=sum(s, na.rm=TRUE),
            q=sum(q, na.rm=TRUE))%>%
  group_by(cargo)%>%
  mutate(
    r=q/sum(q, na.rm=TRUE),
    t=v/sum(v, na.rm=TRUE)
  )

cnow <- "Prefeito"
#cnow <- "Vereador"

library(hrbrthemes)
ggplot(aes(y=r/t, x=t), data=vp%>%filter(s>0, cargo==cnow))+
  geom_point(aes(size=s), color="red") +
  geom_label_repel(aes(label=sg_partido_fix)) + facet_grid(~cargo)+
  labs(x="Votos", y="Eficiência dos votos\n(Eleitorado representado*/Votos)", size="Número de eleitos*", caption = "* Candidatos que passaram para o 2º turno representam 50% do votos totais do município e contam como 'eleitos'") +
  scale_x_continuous(labels=scales::percent, limits=c(0,.15), expand=c(0,0)
                     ) +
  scale_y_continuous(labels=scales::percent, limits=c(0,1.3), expand=c(0,0)
                     ) +hrbrthemes::theme_ft_rc()