Lire et passer fichier data.gouv ministère intérieur commune > 1000 hab. 1er tour

municipales_lecture_data_.R

library(readr)
library(dplyr)
# 1er tour
# https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/elections-municipales-2020-resultats-1er-tour/#_
u <- read_tsv('~/Downloads/2020-05-18-resultats-communes-de-1000-et-plus.txt', 
              locale = locale(encoding = "latin1"),
         col_types = cols(
           .default = col_character(),
           `Code du département` = col_double(),
           Inscrits = col_double(),
           Abstentions = col_double(),
           `% Abs/Ins` = col_number(),
           Votants = col_double(),
           `% Vot/Ins` = col_number(),
           Blancs = col_double(),
           Nuls = col_double(),
           Exprimés = col_double(),
           `% Exp/Ins` = col_number(),
           `% Exp/Vot` = col_number(),
           N.Pan. = col_double(),
           `Sièges / Elu` = col_double(),
           `Sièges Secteur` = col_double(),
           `Sièges CC` = col_double(),
           Voix = col_double(),
           `% Voix/Exp` = col_number()))


v <- u %>% 
  select(1:4, starts_with('X'))
l <- length(names(v)) - 4
ngranu <- names(v)[1:4]
champs <- c('N.Pan.' , 'Code Nuance' , 'Sexe' , 
            'Nom' , 'Prénom' , 'Liste' , 
            'Sièges / Elu' , 'Sièges Secteur' , 
            'Sièges CC' , 'Voix' , '% Voix/Ins' , 
            '% Voix/Exp')

names(v) <- c(names(v)[1:4], paste0(rep(champs, l/12), " ___ ", rep(1:(l/12) + 1, each = 12)))

w <- u %>% 
  rename_at(vars(all_of(champs)), function(x)paste0(x, " ___ 1")) %>% 
  select(-starts_with('X')) %>% 
  left_join(v %>% filter(!is.na(`N.Pan. ___ 2`)), by = ngranu) %>% 
  tidyr::gather(var, val, - `Code du département`, - `Libellé du département`, - `Code de la commune`, 
                - `Libellé de la commune`, - `Inscrits`, - `Abstentions`, - `% Abs/Ins`, - `Votants`, - `% Vot/Ins`, - `Blancs`, 
                - `% Blancs/Ins`, - `% Blancs/Vot`, - `Nuls`, - `% Nuls/Ins`, - `% Nuls/Vot`, - `Exprimés`, - `% Exp/Ins`, - `% Exp/Vot`) %>% 
  filter(!is.na(val)) %>% 
  tidyr::separate(var, c('Variable', 'N° Pan.'), sep = " ___ ") %>% 
  tidyr::spread(Variable, val)


# Bugs dans les données ? > à vérifier à la main, pb séparateur \t dans le fichier, etc.
w %>% 
  filter(N.Pan. != `N° Pan.`) %>% View