Fix to #10 + change merge function to faster *_join

Author: hmeleiro

DESCRIPTION

@@ -10,7 +10,7 @@ License: GPL-2
 URL: https://github.com/rOpenSpain/infoelectoral
 Encoding: UTF-8
 LazyData: true
-Imports:  rlang (>= 0.4.0), dplyr (>= 1.0.0), stringr (>= 1.0.0)
+Imports: rlang (>= 0.4.0), dplyr (>= 1.0.0), stringr (>= 1.0.0)
 Suggests: mapSpain, tmap, tidyr, preferably, knitr
-RoxygenNote: 7.1.2
+RoxygenNote: 7.2.3
 VignetteBuilder: knitr

NAMESPACE

@@ -7,6 +7,8 @@ export(provincias)
 importFrom(dplyr,"%>%")
 importFrom(dplyr,arrange)
 importFrom(dplyr,bind_rows)
+importFrom(dplyr,full_join)
+importFrom(dplyr,left_join)
 importFrom(dplyr,mutate)
 importFrom(dplyr,mutate_if)
 importFrom(dplyr,relocate)

R/mesas.R

@@ -11,12 +11,13 @@
 #' @importFrom stringr str_trim
 #' @importFrom stringr str_remove_all
 #' @importFrom dplyr relocate
+#' @importFrom dplyr full_join
+#' @importFrom dplyr left_join
 #' @importFrom dplyr %>%
 #' @importFrom rlang .data
 #'
 #' @export
 mesas <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
-
   ### Construyo la url al zip de la elecciones
   if (tipo_eleccion == "municipales") {
     tipo <- "04"
@@ -56,8 +57,8 @@ mesas <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
 
 
   ### Junto los datos de los tres ficheros
-  df <- merge(dfbasicos, dfmesas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_ccaa", "codigo_provincia", "codigo_municipio", "codigo_distrito", "codigo_seccion", "codigo_mesa"), all = T)
-  df <- merge(df, dfcandidaturas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"), all.x = T)
+  df <- full_join(dfbasicos, dfmesas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_ccaa", "codigo_provincia", "codigo_municipio", "codigo_distrito", "codigo_seccion", "codigo_mesa"))
+  df <- left_join(df, dfcandidaturas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"))
 
   ### Limpieza: Quito los espacios en blanco a los lados de estas variables
   df$codigo_seccion <- str_trim(df$codigo_seccion)
@@ -66,9 +67,8 @@ mesas <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
   df$denominacion <- str_remove_all(df$denominacion, '"')
 
   # Inserto el nombre del municipio más reciente y reordeno algunas variables
-  codigos_municipios <- NULL
-  data("codigos_municipios", envir = environment())
-  df <- merge(df, codigos_municipios, by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio"), all.x = T) %>%
+  codigos_municipios <- infoelectoral::codigos_municipios
+  df <- left_join(df, codigos_municipios, by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio")) %>%
     relocate(
       .data$codigo_ccaa,
       .data$codigo_provincia,
@@ -87,9 +87,17 @@ mesas <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
       .data$votos,
       .data$datos_oficiales ,
       .after = .data$codigo_partido_nacional
+    ) %>%
+    arrange(
+      .data$codigo_ccaa,
+      .data$codigo_provincia,
+      .data$codigo_municipio,
+      .data$codigo_distrito,
+      .data$codigo_seccion,
+      .data$codigo_mesa,
+      -.data$votos
     )
 
   df$municipio[df$codigo_municipio == "999"] <- "CERA"
-
   return(df)
 }

R/muni.R

@@ -14,6 +14,8 @@
 #' @importFrom dplyr relocate
 #' @importFrom dplyr %>%
 #' @importFrom dplyr bind_rows
+#' @importFrom dplyr full_join
+#' @importFrom dplyr left_join
 #' @importFrom rlang .data
 #' @importFrom utils data
 #' @export
@@ -75,18 +77,22 @@ municipios <- function(tipo_eleccion, anno, mes, distritos = FALSE) {
   try(file.remove(borrar), silent = T)
 
   ### Junto los datos de los tres ficheros
-  df <- merge(dfbasicos, dfmunicipios, by = c("tipo_eleccion", "vuelta", "anno", "mes", "codigo_provincia", "codigo_municipio", "codigo_distrito"), all = T)
-  df <- merge(df, dfcandidaturas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"), all.x = T)
+  df <- full_join(dfbasicos, dfmunicipios,
+              by = c("tipo_eleccion", "vuelta", "anno", "mes",
+                     "codigo_provincia", "codigo_municipio",
+                     "codigo_distrito"))
+  df <- left_join(df, dfcandidaturas,
+              by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"))
 
   ### Limpieza: Quito los espacios en blanco a los lados de estas variables
   df$siglas <- str_trim(df$siglas)
   df$denominacion <- str_trim(df$denominacion)
   df$denominacion <- str_remove_all(df$denominacion, '"')
 
   # Inserto el nombre del municipio más reciente y reordeno algunas variables
-  codigos_municipios <- NULL
-  data("codigos_municipios", envir = environment())
-  df <- merge(df, codigos_municipios, by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio"), all.x = T) %>%
+  codigos_municipios <- infoelectoral::codigos_municipios
+  df <- left_join(df, codigos_municipios,
+                  by = c("codigo_provincia", "codigo_municipio")) %>%
     relocate(
       .data$codigo_ccaa,
       .data$codigo_provincia,

R/provincias.R

@@ -11,6 +11,8 @@
 #' @importFrom stringr str_trim
 #' @importFrom stringr str_remove_all
 #' @importFrom dplyr relocate
+#' @importFrom dplyr full_join
+#' @importFrom dplyr left_join
 #' @importFrom dplyr %>%
 #' @importFrom rlang .data
 #'
@@ -29,7 +31,6 @@ provincias <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
     stop('The argument tipo_eleccion must take one of the following values: "congreso", "municipales", "europeas"')
   }
 
-
   urlbase <- "https://infoelectoral.interior.gob.es/estaticos/docxl/apliextr/"
   url <- paste0(urlbase, tipo, anno, mes, "_TOTA", ".zip")
 
@@ -40,9 +41,6 @@ provincias <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
   unzip(temp, overwrite = T, exdir = tempd)
 
 
-
-
-
   ### Construyo las rutas a los ficheros DAT necesarios
   codigo_eleccion <- paste0(substr(anno, nchar(anno)-1, nchar(anno)), mes)
   todos <- list.files(tempd, recursive = T)
@@ -62,8 +60,11 @@ provincias <- function(tipo_eleccion, anno, mes) {
   try(file.remove(borrar), silent = T)
 
   ### Junto los datos de los tres ficheros
-  df <- merge(dfcandidaturas_basicos, dfcandidaturas, by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"), all = T)
-  df <- merge(dfbasicos, df, c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_ccaa", "codigo_provincia", "codigo_distrito_electoral"), all.x = T)
+  df <- full_join(dfcandidaturas_basicos, dfcandidaturas,
+              by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "codigo_partido"))
+  df <- left_join(dfbasicos, df,
+              by = c("tipo_eleccion", "anno", "mes", "vuelta", "codigo_ccaa",
+                     "codigo_provincia", "codigo_distrito_electoral"))