gerador.Rmd

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output: html_document
params:
  cidade: "2927408"
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```{r setup, echo = FALSE, warning = FALSE, error = FALSE, message = FALSE}

## Carrega bibliotecas
library(dplyr)
library(forcats)
library(ggbump)
library(ggiraph)
library(ggpath)
library(ggplot2)
library(ggtext)
library(glue)
library(purrr)
library(ragg)
library(scales)
library(stringr)
library(tidyr)

## Define parâmetros dos chunks
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, warning = FALSE,
                      error = FALSE, message = FALSE)

## Define fontes dos gráficos
fonte <- "Daggersquare"

```

```{css}

@font-face {
font-family: Daggersquare;
src: local("Daggersquare.otf") format("opentype");
}

body {
font-family: 'Daggersquare', Sans-Serif;
background-color: #171717;
}

.tips {
height: 175px;
padding: 20px;
border-radius: 7px;
text-align: left;
line-height: 0.9;
}

```

```{r}

## Carrega os parâmetros de geração dos documentos
codigo <- params$cidade

## Obtém os anos de eleição a analisar
anos <- sort(unique(df$ano))

## Seleciona os dados de uma dada cidade e turno
selecionado <- df %>% 
  dplyr::filter(ibge7 == codigo, turno == 1)

## Condensa o nome das candidaturas agrupadas em "Outros"
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::mutate(cand = ifelse(numero_cand == "Outros", "DIVERSOS", cand))

## Soma os votos do agregado de partidos ("Outros") e calcula percentagens
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::group_by(ano, numero_cand, cand) %>% 
  dplyr::summarise(votos = sum(votos)) %>% 
  dplyr::group_by(ano) %>% 
  dplyr::mutate(validos = sum(votos),
                pct = round(100*votos/validos,2)) %>% 
  dplyr::ungroup()

## Gera e salva gráficos de barras com
## o desempenho de cada partido ao longo dos anos
barras <- selecionado %>%
  dplyr::left_join(cores_part) %>% 
  dplyr::group_by(numero_cand) %>% 
  tidyr::nest()

barras$data %>% 
  purrr::walk(function (dados) {
    
    partido = unique(dados$partido)
    
    p = dados %>% 
      dplyr::mutate(ano = factor(ano, levels = rev(anos)),
                    label = glue("<span style='font-size:21px;'>{pct}%</span><br>
                                 <span style='font-size:8px;'>{cand}</span>")) %>% 
      ggplot(aes(y = ano)) +
      geom_col(aes(x = validos), fill = "#e0e0e0", orientation = "y", width = 0.8) +
      geom_col(aes(x = votos, fill = I(cor)), orientation = "y", width = 0.8) +
      ggtext::geom_richtext(aes(x = 1.05*votos, label = label), hjust = 0,
                            fill = NA, label.colour = NA, size = 1,
                            family = fonte, nudge_y = -0.04) +
      scale_y_discrete(drop = FALSE) +
      scale_x_continuous(expand = expansion(mult = c(0.03, 0.3))) +
      theme_void() +
      theme(
        plot.margin = margin(10, 10, 10, 10),
        axis.text.y = element_text(family = fonte, hjust = 1)
      )
       
    ggsave(filename = glue("cidades_docs/barras/{codigo}_{partido}.png"),
           plot = p, width = 5, height = 3, bg = "white",
           device = ragg::agg_png, res = 320, dpi = 320)
    
  })

## Obtém o total de votos dos partidos em todo o período
total <- selecionado %>% 
  dplyr::left_join(cores_part) %>% 
  dplyr::group_by(partido) %>% 
  dplyr::summarise(votos = sum(votos, na.rm = TRUE)) %>% 
  dplyr::arrange(desc(votos)) %>% 
  dplyr::mutate(
    votos = label_number(scale_cut = cut_short_scale())(votos),
    label = glue("{partido}: {votos}"),
    path = glue("www/carros/car_{partido}.png"),
    tooltip = glue("<img style='border-radius:7px;' src='barras/{codigo}_{partido}.png' width='500px'>")
  )

## Define as coordenadas dos totais
total_x <- c(rep(8,3),rep(9,3),rep(10,3),rep(11,2))
total_y <- c(rep(c(1.5,3,4.5),3),1.5,3)
total <- total %>% 
  dplyr::mutate(x = 0.2+total_x[1:n()],
                y = total_y[1:n()])

## Cria uma variável com o ranking dos partidos em cada eleição.
## Mantém apenas o top5 de cada ano
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::group_by(ano) %>% 
  dplyr::arrange(ano, desc(votos)) %>% 
  dplyr::mutate(rank = 1:n()) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::filter(rank <= 5)

## Elimina níveis não presentes em "numero_cand".
## Garante que há observações em todos os anos para
## representar eleições onde partidos ficaram fora do top5 (rank = 6)
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::mutate(numero_cand = fct_drop(numero_cand)) %>% 
  tidyr::complete(ano, numero_cand, fill = list(rank = 6))

## Adiciona as cores e nomes dos partidos
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::left_join(cores_part)

## Mantém apenas os pontos entre a primeira e a última
## aparição de cada partido no top5
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::group_by(numero_cand) %>% 
  dplyr::mutate(
    primeira = min(which(rank != 6)),
    ultima = max(which(rank != 6))
  ) %>% 
  dplyr::filter(row_number() >= primeira,
                row_number() <= ultima) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::select(-primeira, -ultima)

## Cria diferentes grupos para que seções "ativas" separadas por "inativas"
## não vão ser conectadas pelo ggbump
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::arrange(partido, ano) %>% 
  dplyr::group_by(partido) %>% 
  dplyr::mutate(lag_zero = if_else(lag(rank) %in% c(6, NA) & rank <= 5, 1, 0, 0)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(grupo_ativo = cumsum(lag_zero))

## Cria uma variável numérica para representar a ordem das eleições e outra
## para representar os partidos
selecionado <- selecionado %>% 
  mutate(order = factor(ano, levels = sort(unique(ano))),
         order = as.numeric(order),
         grupo_partido = factor(partido),
         grupo_partido = as.numeric(grupo_partido))

## Usa o ggbump para calcular as coordenadas dos desempenhos dos partidos
quebramola <- selecionado %>% 
  ggplot(aes(order, rank, color = I(cor))) +
  ggbump::geom_bump(aes(group = grupo_partido), smooth = 15, size = 5,
                    alpha = 0.2) +
  ggbump::geom_bump(aes(group = grupo_ativo), smooth = 15, size = 5,
                    data = selecionado %>% filter(rank <= 5))
geral <- ggplot2::layer_data(quebramola, 1)
ativo <- ggplot2::layer_data(quebramola, 2)

## Recupera a info do partido nos bancos do ggbump
geral <- selecionado %>% 
  dplyr::distinct(partido, grupo_partido) %>% 
  dplyr::right_join(geral, by = c("grupo_partido" = "group"))
ativo <- selecionado %>% 
  dplyr::distinct(partido, grupo_ativo) %>% 
  dplyr::right_join(ativo, by = c("grupo_ativo" = "group"))

## Define as tooltips
selecionado <- selecionado %>% 
  dplyr::mutate(
    votos = label_number(scale_cut = cut_short_scale())(votos),
    tooltip =
      glue("<div class='tips' style='background-color:{cor};color:{texto};'>
           <img style='float:left;border-radius:5px;border:{texto} 4px solid;' src='candidaturas/{ano}_{partido}.png' width='100px'>
           <div style='float:left;margin-left:20px;width:240px;'>
           <div style='font-size:30px;'>{cand}</div>
           <div style='font-size:15px;margin-top:4px;'>CANDIDATURA</div>
           <div style='font-size:25px;margin-top:15px;'>{votos} ({pct}%)</div>
           <div style='font-size:15px;margin-top:4px;'>VOTOS E PORCENTAGEM</div>
           </div></div>")
  )

## Obtém o nome da cidade selecionada e gera o título do gráfico
nome_cidade <- ibge %>%
  dplyr::filter(ibge7 == codigo) %>% 
  dplyr::pull(nome)
nome_uf <- pop %>%
  dplyr::filter(ibge7 == codigo) %>% 
  dplyr::pull(sigla_uf)
nome <- glue("{nome_cidade} ({nome_uf})") %>%
  str_wrap(width = 15) %>% 
  str_replace_all("\n", "<br>")
titulo <- "Desempenho dos partidos no 1o turno<br>nas corridas presidenciais em"

## Gera versão estática do gráfico
estatica <- ggplot(NULL) +
  
  ### Insere o título e nome da cidade
  ggtext::geom_richtext(aes(x = -1.78, y = 0.7, label = titulo),
                        fill = NA, label.colour = NA, 
                        hjust = 0, size = 9, lineheight = 1.1,
                        color = "white", family = fonte) +
  ggtext::geom_richtext(aes(x = -0.72, y = 0.7, label = nome),
                        fill = NA, label.colour = NA, 
                        hjust = 0, size = 20, lineheight = 0.95,
                        color = "white", family = fonte) +
  
  ### Insere as posições do ranking
  geom_text(aes(y = 1:5, x = 0.2, label = glue("{1:5}o")),
            size = 10, color = "white", family = fonte) +
  
  ### Insere a zebra com o texto indicando o ano de eleição
  annotate("rect", xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -Inf, ymax = 0.5, fill = "red", color = NA) +
  geom_rect(aes(ymin = -0.3, ymax = 0.3, xmin = (-2:11)-0.05, xmax = (-2:11)+0.45), fill = "white") +
  geom_text(aes(y = 0, x = (1:6)+0.2, label = anos), size = 7, family = fonte) +
  
  ### Insere a região do pit stop
  annotate("rect", xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = 5.5, ymax = 6.5, fill = "black", color = NA) +
  annotate("text", x = -2, y = 6, label = "PIT STOP LANE", hjust = 0,
           size = 7, color = "yellow", family = fonte, angle = -90) +
  annotate("text", x = 0.2, y = 6, label = "Fora do\nTop 5",
           size = 6, color = "yellow", family = fonte) +
  
  ### Insere a trajetória dos partidos (geral, ativo e segmento)
  geom_path_interactive(aes(x = x, y = y, group = grupo_partido,
                            colour = I(colour), data_id = partido),
                        alpha = 0.2, size = 3, data = geral) +
  geom_path_interactive(aes(x = x, y = y, group = grupo_ativo,
                            colour = I(colour), data_id = partido),
                        size = 3, data = ativo) +
  geom_segment_interactive(aes(x = order-0.2, xend = order+0.2, data_id = partido,
                               y = rank, yend = rank, colour = I(cor)),
                           lineend = "round", size = 3,
                           data = selecionado %>% filter(rank <= 5)) +
  
  ### Insere os carros e o ponto com as tooltips
  geom_point(aes(x = order+0.2, y = rank), size = 22, color = "#171717",
             data = selecionado %>% filter(rank <= 5)) +
  geom_from_path_interactive(aes(x = order+0.2, y = rank,
                                 data_id = partido, tooltip = tooltip,
                                 path = glue("www/carros/car_{partido}.png")),
                             width = 0.05, height = 0.05, angle = -90,
                             data = selecionado %>% filter(rank <= 5)) +
  
  ### Insere texto e carros no ranking dos totais
  ggtext::geom_richtext(aes(x = 7.2, y = 0.7, label = "Total de votos<br>ao longo dos anos"),
                        fill = NA, label.colour = NA, 
                        hjust = 0, size = 11, lineheight = 1.1,
                        color = "white", family = fonte) +
  geom_from_path_interactive(aes(x = x, y = y, path = path,
                                 data_id = partido, tooltip = tooltip),
                             width = 0.13, height = 0.13, data = total) +
  geom_text(aes(x = x, y = y, label = label), nudge_x = -0.45, size = 5,
            color = "white", family = fonte, data = total) +
  
  ### Reverte os eixos, elimina espaço extra no eixo-x e inverte a ordem do eixo-y
  coord_flip() +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = 0)) +
  scale_x_reverse(expand = expansion(mult = 0.03), limits = c(11.7,-2.1)) +
  
  ### Elimina e customiza elementos do tema
  theme_void() +
  theme(
    plot.background = element_rect(fill = "#171717", color = NA),
    legend.position = 'none'
  )

## Converte a versão estática em interativa
girafe(ggobj = estatica, 
       width_svg = 10,
       height_svg = 20,
       options = list(
         opts_tooltip(css = "font-family:Daggersquare;", opacity = 1),
         opts_hover_inv(css = "opacity:0.1;"),
         opts_hover(css = "opacity:1;")
       ))

```