In [24]:

    

%matplotlib inline


    

In [25]:

    

import datetime


    

In [26]:

    

import pandas as pd


    

In [ ]:

    




    

In [27]:

    

councilman = pd.read_csv('../data/sequential_id.csv')
secreataries = pd.read_csv('../data/secretary-councilman.csv')

# sequencial dos vereadores de são paulo
sequencial = councilman.sequential_id.tolist()
sequencial.extend(secreataries.sequential_id.tolist())


    

In [ ]:

    




    

In [28]:

    

df = pd.read_csv(
    '/home/flavio/Downloads/votacao_candidato_munzona_2016/votacao_candidato_munzona_2016_SP.txt', 
    encoding='iso-8859-1', sep=';', decimal=',', thousands='.', 
    dtype={'NOME_MUNICIPIO': str, 'NOME_PARTIDO': str},
    names=['DATA_GERACAO', 'HORA_GERACAO', 'ANO_ELEICAO', 'NUM_TURNO','DESCRICAO_ELEICAO',
           'SIGLA_UF', 'SIGLA_UE', 'CODIGO_MUNICIPIO', 'NOME_MUNICIPIO', 'NUMERO_ZONA', 
           'CODIGO_CARGO', 'NUMERO_CAND', 'sequential_id', 'NOME_CANDIDATO', 
           'NOME_URNA_CANDIDATO', 'DESCRICAO_CARGO', 'COD_SIT_CAND_SUPERIOR', 
           'DESC_SIT_CAND_SUPERIOR', 'CODIGO_SIT_CANDIDATO', 'DESC_SIT_CANDIDATO', 
           'COD_SIT_CAND_TOT', 'DESC_SIT_CAND_TOT', 'NUMERO_PARTIDO', 'SIGLA_PARTIDO', 'NOME_PARTIDO', 
           'SEQUENCIAL_LEGENDA', 'NOME_COLIGACAO', 'COMPOSICAO_LEGENDA', 'TOTAL_VOTOS', 'TRANSITO'],
    usecols=['CODIGO_MUNICIPIO', 'NOME_CANDIDATO', 'sequential_id', 
             'DESCRICAO_CARGO', 'DESC_SIT_CAND_TOT', 'TOTAL_VOTOS']
)


    

In [29]:

    

df = df[df['sequential_id'].isin(sequencial)]


    

In [30]:

    

votes = df.groupby('sequential_id')['TOTAL_VOTOS'].sum().reset_index()
votes = votes.sort_values(by="TOTAL_VOTOS", ascending=False)
votes.columns


    

    
Out[30]:





Index(['sequential_id', 'TOTAL_VOTOS'], dtype='object')

In [31]:

    

votes = votes.rename(columns={'TOTAL_VOTOS': 'votes'})


    

In [33]:

    

votes['election_year'] = 2016


    

In [ ]:

    




    

In [34]:

    

today = datetime.date.today()
votes.to_csv(f"../data/{today}-votes.csv", index=False)


    

In [ ]: