mirror of
https://github.com/openstate/stembureau-meting.git
synced 2024-11-10 00:54:01 +01:00
1.7 MiB
1.7 MiB
None
<html lang="en">
<head>
gitea_input1949528406
</head>
</html>
Data gemeenteraadsverkiezingen 2022 Nederland¶
Dit notebook is voor het verwerken van de data van de gemeenteraadsverkiezingen van 2022. Er zal hier stap voor stap door de data gelopen worden om het proces reproduceerbaar te maken voor latere verkiezingen. De eerste stap was de data ophalen van de bronnen, zowel de overheid als waar is mijn stemlokaal (voor geografische data van de stemlokalen). De bronnen gebruikt voor de data zijn voor de verkiezingen van 2022 is als volgt:
- Verkiezingsuitslagen Gemeenteraad 2022
- Waar is mijn stemlokaal stembureau data
- CBS Wijk- en buurtkaart 2021
- CBS bevolkingsdichtheid kaart 100 bij 100 meter
- CBS bevolkingsdichtheid kaart 500 bij 500 meter
- CBS schatting van kiesgerechtigden per gemeente
De eerste stap die we moeten maken is de data importeren voor de analyse, daarna kunnen we kijken hoe goed de data is, hoe we het aan kunnen vullen, en wat er mee te doen. De makkelijkste structuur die we vonden was het geojson bestand van open state en de Volkskrant, daar staan alle stemlokalen al in een lijst, en we hebben een makkelijk framework om het te importeren; geopandas. We laden deze dan ook als eerste in.
In [2]:
import pandas as pd
import geopandas as gpd
crs = {'init':'EPSG:4326'}
df_geojson = gpd.read_file(r'../data/2022gr.geo.json', crs=crs)
/home/lillian/.local/lib/python3.9/site-packages/fiona/collection.py:208: FeatureWarning: Empty field name at index 61 self._schema = self.session.get_schema() /home/lillian/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/geopandas/geodataframe.py:600: UserWarning: Empty field name at index 61 for feature in features_lst:
We importeren nu de gemeente shapefile kaart van het CBS, om de overlay van onze stemlokalen eroverheen te kunnen doen.
In [3]:
nl_map = gpd.read_file(r'../data/shape/Netherlands_shapefile/gemeente_2021_v1.shp')
nl_map.to_crs(epsg=4326).plot()
Out[3]:
<AxesSubplot:>
In [4]:
print(nl_map)
GM_CODE GM_NAAM H2O OAD STED BEV_DICHTH AANT_INW \
0 GM0034 Almere JA -99999999 -99999999 -99999999 -99999999
1 GM0050 Zeewolde JA -99999999 -99999999 -99999999 -99999999
2 GM0060 Ameland JA -99999999 -99999999 -99999999 -99999999
3 GM0072 Harlingen JA -99999999 -99999999 -99999999 -99999999
4 GM0088 Schiermonnikoog JA -99999999 -99999999 -99999999 -99999999
.. ... ... ... ... ... ... ...
430 GM1966 Het Hogeland NEE 414 5 99 47834
431 GM1969 Westerkwartier NEE 476 5 176 63678
432 GM1970 Noardeast-Fryslân NEE 463 5 120 45481
433 GM1978 Molenlanden NEE 393 5 243 44130
434 GM1979 Eemsdelta NEE 692 4 170 45587
AANT_MAN AANT_VROUW P_00_14_JR ... P_TURKIJE P_OVER_NW OPP_TOT \
0 -99999999 -99999999 -99999999 ... -99999999 -99999999 -99999999
1 -99999999 -99999999 -99999999 ... -99999999 -99999999 -99999999
2 -99999999 -99999999 -99999999 ... -99999999 -99999999 -99999999
3 -99999999 -99999999 -99999999 ... -99999999 -99999999 -99999999
4 -99999999 -99999999 -99999999 ... -99999999 -99999999 -99999999
.. ... ... ... ... ... ... ...
430 24052 23782 15 ... 0 3 90308
431 32034 31644 17 ... 0 3 36887
432 22879 22602 17 ... 0 2 51645
433 22317 21813 18 ... 0 2 19158
434 22841 22746 14 ... 2 5 36407
OPP_LAND OPP_WATER JRSTATCODE JAAR Shape_Leng Shape_Area \
0 -99999999 -99999999 2021GM0034 2021 122665.358635 1.095623e+08
1 -99999999 -99999999 2021GM0050 2021 83290.773617 1.633050e+07
2 -99999999 -99999999 2021GM0060 2021 156406.894023 2.085914e+08
3 -99999999 -99999999 2021GM0072 2021 104274.683035 3.618323e+08
4 -99999999 -99999999 2021GM0088 2021 152568.858991 1.624101e+08
.. ... ... ... ... ... ...
430 48249 42059 2021GM1966 2021 321301.166576 4.875998e+08
431 36269 618 2021GM1969 2021 99030.762281 3.688457e+08
432 37783 13862 2021GM1970 2021 238426.959926 3.837930e+08
433 18173 986 2021GM1978 2021 88570.376691 1.915841e+08
434 26789 9618 2021GM1979 2021 173966.493452 2.727771e+08
geometry
0 MULTIPOLYGON (((150213.998 479503.726, 150087....
1 MULTIPOLYGON (((170588.413 486792.192, 170570....
2 POLYGON ((196000.000 610000.000, 196000.000 60...
3 MULTIPOLYGON (((158392.775 580357.500, 158387....
4 POLYGON ((219000.000 616567.418, 219000.000 61...
.. ...
430 MULTIPOLYGON (((217037.735 601967.991, 217043....
431 POLYGON ((215186.661 595044.495, 215190.788 59...
432 MULTIPOLYGON (((207769.575 603284.528, 207773....
433 POLYGON ((123569.533 440132.167, 123576.153 44...
434 MULTIPOLYGON (((269190.000 594253.046, 269190....
[435 rows x 38 columns]
In [5]:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10,10))
nl_map.to_crs(epsg=4326).plot(ax=ax, color='lightgrey')
df_geojson.plot(ax=ax)
Out[5]:
<AxesSubplot:>
We hebben hier een probleem dat sommige punten de coördinaten 0,0 hebben, dit is niet iets wat we willen weergeven. Laten we eerst kijken waarom dit het geval is in de data voordat we het er helemaal uithalen.
In [6]:
for index, row in df_geojson.iterrows():
if (row.geometry.centroid.x == 0.00000):
print(row)
Stembureau 32
Adres
Locatie SB32
description Stembureau Mobiel Stembureau 1
Geldige stemmen 99
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 2520, Length: 973, dtype: object
Stembureau 33
Adres
Locatie SB33
description Stembureau Mobiel Stembureau 2
Geldige stemmen 115
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 2521, Length: 973, dtype: object
Stembureau 157
Adres
Locatie SB157
description Stembureau Stembureau Stembus
Geldige stemmen 72
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 2918, Length: 973, dtype: object
Stembureau 171
Adres
Locatie SB171
description Stembureau Stembureau Stembureau op locatie al...
Geldige stemmen 174
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 3579, Length: 973, dtype: object
Stembureau 172
Adres
Locatie SB172
description Stembureau Stembureau Stembureau op locatie al...
Geldige stemmen 66
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 3580, Length: 973, dtype: object
Stembureau 173
Adres
Locatie SB173
description Stembureau Stembureau Stembureau op locatie al...
Geldige stemmen 162
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 3581, Length: 973, dtype: object
Stembureau 174
Adres
Locatie SB174
description Stembureau Stembureau Stembureau op locatie al...
Geldige stemmen 65
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 3582, Length: 973, dtype: object
Stembureau 175
Adres
Locatie SB175
description Stembureau Stembureau Stembureau op locatie al...
Geldige stemmen 121
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 3583, Length: 973, dtype: object
Stembureau 39
Adres
Locatie SB39
description Stembureau Mobiel stembureau met beperkte toeg...
Geldige stemmen 56
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 5494, Length: 973, dtype: object
Stembureau 34
Adres
Locatie SB34
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau verzor...
Geldige stemmen 119
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 5784, Length: 973, dtype: object
Stembureau 35
Adres
Locatie SB35
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau verzor...
Geldige stemmen 151
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 5785, Length: 973, dtype: object
Stembureau 11
Adres
Locatie SB11
description Stembureau Mobiel stembureau Ommedijk
Geldige stemmen 14
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 6260, Length: 973, dtype: object
Stembureau 12
Adres
Locatie SB12
description Stembureau Mobiel stembureau Van Alphenstaete ...
Geldige stemmen 68
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 6261, Length: 973, dtype: object
Stembureau 70
Adres
Locatie SB70
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 34
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 6738, Length: 973, dtype: object
Stembureau 71
Adres
Locatie SB71
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 43
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 6739, Length: 973, dtype: object
Stembureau 699
Adres
Locatie SB699
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 59
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 6863, Length: 973, dtype: object
Stembureau 32
Adres
Locatie SB32
description Stembureau Mobielstembureau
Geldige stemmen 63
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7348, Length: 973, dtype: object
Stembureau 90
Adres
Locatie SB90
description Stembureau Roll and Vote
Geldige stemmen 339
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7364, Length: 973, dtype: object
Stembureau 19
Adres
Locatie SB19
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 77
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7857, Length: 973, dtype: object
Stembureau 1428
Adres
Locatie SB1428
description Stembureau Drive-thru parkeerplaats Rusheuvel 1
Geldige stemmen 163
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7912, Length: 973, dtype: object
Stembureau 1437
Adres
Locatie SB1437
description Stembureau Drive-thru parkeerplaats Rusheuvel 2
Geldige stemmen 239
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7913, Length: 973, dtype: object
Stembureau 1528
Adres
Locatie SB1528
description Stembureau Drive-thru parkeerplaats Rusheuvel 1
Geldige stemmen 323
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7923, Length: 973, dtype: object
Stembureau 1537
Adres
Locatie SB1537
description Stembureau Drive-thru parkeerplaats Rusheuvel 2
Geldige stemmen 208
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7924, Length: 973, dtype: object
Stembureau 1541
Adres
Locatie SB1541
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 125
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7926, Length: 973, dtype: object
Stembureau 200
Adres
Locatie SB200
description Stembureau Mobiel stembureau Ma
Geldige stemmen 30
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7958, Length: 973, dtype: object
Stembureau 201
Adres
Locatie SB201
description Stembureau Mobiel stembureau Di
Geldige stemmen 30
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7959, Length: 973, dtype: object
Stembureau 202
Adres
Locatie SB202
description Stembureau Mobiel stembureau Woe
Geldige stemmen 44
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 7960, Length: 973, dtype: object
Stembureau 30
Adres
Locatie SB30
description Stembureau Stembureau voor de telling stembure...
Geldige stemmen 2004
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8108, Length: 973, dtype: object
Stembureau 40
Adres
Locatie SB40
description Stembureau Stembureau voor de telling stembure...
Geldige stemmen 2953
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8109, Length: 973, dtype: object
Stembureau 990
Adres
Locatie SB990
description Stembureau Mobiel stembureau (meerdere plaatsen)
Geldige stemmen 47
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8161, Length: 973, dtype: object
Stembureau 991
Adres
Locatie SB991
description Stembureau Mobiel stembureau (meerdere plaatsen)
Geldige stemmen 70
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8162, Length: 973, dtype: object
Stembureau 992
Adres
Locatie SB992
description Stembureau Mobiel stembureau (meerdere plaatsen)
Geldige stemmen 39
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8163, Length: 973, dtype: object
Stembureau 17
Adres
Locatie SB17
description Stembureau Mobiel Stembureau dinsdag
Geldige stemmen 115
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 8318, Length: 973, dtype: object
Stembureau 228
Adres
Locatie SB228
description Stembureau Stembureau Drive-in
Geldige stemmen 80
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9093, Length: 973, dtype: object
Stembureau 30
Adres
Locatie SB30
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 25
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9151, Length: 973, dtype: object
Stembureau 31
Adres
Locatie SB31
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 8
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9152, Length: 973, dtype: object
Stembureau 32
Adres
Locatie SB32
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 24
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9153, Length: 973, dtype: object
Stembureau 76
Adres
Locatie SB76
description Stembureau Rondvaartboot Toerist VI
Geldige stemmen 148
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9661, Length: 973, dtype: object
Stembureau 68
Adres
Locatie SB68
description Stembureau Drive Inn (evenemententerrein Het L...
Geldige stemmen 285
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 9853, Length: 973, dtype: object
Stembureau 14
Adres
Locatie SB14
description Stembureau Mobiel Stembureau
Geldige stemmen 24
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10427, Length: 973, dtype: object
Stembureau 18
Adres
Locatie SB18
description Stembureau Mobiel stembureau
Geldige stemmen 50
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10431, Length: 973, dtype: object
Stembureau 23
Adres
Locatie SB23
description Stembureau Stembureau Mobiel: Wkp Zout Veere
Geldige stemmen 55
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10497, Length: 973, dtype: object
Stembureau 24
Adres
Locatie SB24
description Stembureau Stembureau Mobiel: Okp Dom
Geldige stemmen 35
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10498, Length: 973, dtype: object
Stembureau 115
Adres
Locatie SB115
description Stembureau Tent Nijverheidslaan
Geldige stemmen 258
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10525, Length: 973, dtype: object
Stembureau 116
Adres
Locatie SB116
description Stembureau Tent Nijverheidslaan
Geldige stemmen 377
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10526, Length: 973, dtype: object
Stembureau 117
Adres
Locatie SB117
description Stembureau Tent Peter Benenson park
Geldige stemmen 285
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10527, Length: 973, dtype: object
Stembureau 118
Adres
Locatie SB118
description Stembureau Tent Peter Benenson park
Geldige stemmen 329
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10528, Length: 973, dtype: object
Stembureau 310
Adres
Locatie SB310
description Stembureau Mobiel Bijzonder stembureau 1
Geldige stemmen 26
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10623, Length: 973, dtype: object
Stembureau 311
Adres
Locatie SB311
description Stembureau Mobiel Bijzonder stembureau 2
Geldige stemmen 55
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10624, Length: 973, dtype: object
Stembureau 88
Adres
Locatie SB88
description Stembureau Mobiel stembureau 1
Geldige stemmen 78
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10894, Length: 973, dtype: object
Stembureau 89
Adres
Locatie SB89
description Stembureau Mobiel stembureau 2
Geldige stemmen 35
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 10895, Length: 973, dtype: object
Stembureau 31
Adres
Locatie SB31
description Stembureau Stembureau Mobiel Stembureau
Geldige stemmen 32
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 11032, Length: 973, dtype: object
Stembureau 0
Adres
Locatie SB0
description Stembureau -
Geldige stemmen 0
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 11101, Length: 973, dtype: object
Stembureau 132
Adres
Locatie SB132
description Stembureau Stembureau IJsselhallen drive thoug...
Geldige stemmen 52
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12038, Length: 973, dtype: object
Stembureau 133
Adres
Locatie SB133
description Stembureau Stembureau IJsselhallen drive throu...
Geldige stemmen 48
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12039, Length: 973, dtype: object
Stembureau 232
Adres
Locatie SB232
description Stembureau Stembureau IJsselhallen drive thoug...
Geldige stemmen 113
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12053, Length: 973, dtype: object
Stembureau 233
Adres
Locatie SB233
description Stembureau Stembureau IJsselhallen drive throu...
Geldige stemmen 73
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12054, Length: 973, dtype: object
Stembureau 358
Adres
Locatie SB358
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau 1
Geldige stemmen 70
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12118, Length: 973, dtype: object
Stembureau 359
Adres
Locatie SB359
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau 2
Geldige stemmen 169
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12119, Length: 973, dtype: object
Stembureau 360
Adres
Locatie SB360
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau 3
Geldige stemmen 89
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12120, Length: 973, dtype: object
Stembureau 361
Adres
Locatie SB361
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau 4
Geldige stemmen 36
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie NaN
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' NaN
gewoon ge-DREVEN NaN
VOOR Den Bosch Joep Gersjes NaN
geometry POINT (0 0)
Name: 12121, Length: 973, dtype: object
Stembureau 114
Adres
Locatie SB114
description Stembureau Stembureau Mobiel stembureau (beper...
Geldige stemmen 109
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie 11.0
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' 8.0
gewoon ge-DREVEN 0.0
VOOR Den Bosch Joep Gersjes 1.0
geometry POINT (0 0)
Name: 12504, Length: 973, dtype: object
Stembureau 115
Adres
Locatie SB115
description Stembureau Stembureau Mobiel Stembureau (beper...
Geldige stemmen 80
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie 9.0
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' 5.0
gewoon ge-DREVEN 0.0
VOOR Den Bosch Joep Gersjes 3.0
geometry POINT (0 0)
Name: 12505, Length: 973, dtype: object
Stembureau 116
Adres
Locatie SB116
description Stembureau Stembureau Mobiel Stembureau (beper...
Geldige stemmen 119
...
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie 3.0
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' 3.0
gewoon ge-DREVEN 20.0
VOOR Den Bosch Joep Gersjes 3.0
geometry POINT (0 0)
Name: 12506, Length: 973, dtype: object
Het zijn dus duidelijk allemaal mobiele stemlokalen, die kunnen we in een aparte dataset houden voor later, voor nu zijn ze onbelangrijk voor de kaartweergave, laten we de dataset dus opsplitsen in drie dataframes, de originele, één frame zonder de mobiele stemlokalen, en de mobiele stemlokalen alleen.
In [7]:
#de waarschuwing over de projectie die niet klopt kan genegeerd worden, we zoeken naar data die x = 0 is, de projectie gaat geen effect hebben op die data in Nederland
#filter de data en print welke waardes 0 hebben op x
mobiel_mask = df_geojson['geometry'].centroid.x == 0
i = 0
for item in mobiel_mask:
if item:
print(i)
i = i + 1
/tmp/ipykernel_7786/291552514.py:3: UserWarning: Geometry is in a geographic CRS. Results from 'centroid' are likely incorrect. Use 'GeoSeries.to_crs()' to re-project geometries to a projected CRS before this operation. mobiel_mask = df_geojson['geometry'].centroid.x == 0
2520 2521 2918 3579 3580 3581 3582 3583 5494 5784 5785 6260 6261 6738 6739 6863 7348 7364 7857 7912 7913 7923 7924 7926 7958 7959 7960 8108 8109 8161 8162 8163 8318 9093 9151 9152 9153 9661 9853 10427 10431 10497 10498 10525 10526 10527 10528 10623 10624 10894 10895 11032 11101 12038 12039 12053 12054 12118 12119 12120 12121 12504 12505 12506
In [8]:
df_geojson_clean = df_geojson[~mobiel_mask]
df_geojson_mobiel = df_geojson[mobiel_mask]
print(df_geojson_clean)
Stembureau Adres Locatie \
0 1 9461BH SB1
1 2 9461DA SB2
2 3 9461JA SB3
3 4 9451KD SB4
4 6 9454PL SB6
... ... ... ...
12591 703 5391AR SB703
12592 705 5391AR SB705
12593 750 5382KE SB750
12594 751 5382KE SB751
12595 752 5283KE SB752
description Geldige stemmen \
0 Stembureau Gemeentehuis Gieten (postcode: 9461... 784
1 Stembureau OBS Gieten (postcode: 9461 DA) 562
2 Stembureau Zorgcentrum Dekelhem (postcode: 946... 566
3 Stembureau Ontmoetingscentrum Boerhorn Rolde (... 1495
4 Stembureau Dropshuis de Eekhof (postcode: 9454... 347
... ... ...
12591 Stembureau Stembureau Gemeenschapshuis de Meen... 268
12592 Stembureau Stembureau Gemeenschapshuis De Meen... 398
12593 Stembureau Stembureau Gemeenschapshuis 't Zijl... 663
12594 Stembureau Stembureau Gemeenschapshuis 't Zijl... 170
12595 Stembureau Stembureau Gemeenschapshuis 't Zijl... 222
Opgeroepen Ongeldig Blanco Geldige stempassen \
0 2780 3 3 700
1 1396 0 0 518
2 1409 2 2 516
3 2209 2 4 1335
4 477 0 2 298
... ... ... ... ...
12591 0 0 1 237
12592 0 1 0 359
12593 2321 2 0 552
12594 0 0 0 151
12595 0 0 0 193
Geldige volmachtbewijzen ... \
0 90 ...
1 44 ...
2 54 ...
3 166 ...
4 51 ...
... ... ...
12591 32 ...
12592 40 ...
12593 113 ...
12594 19 ...
12595 29 ...
Nationale Bond tegen Overheidszaken - DH Haags Belang INL Den Haag \
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
... ... ... ...
12591 NaN NaN NaN
12592 NaN NaN NaN
12593 NaN NaN NaN
12594 NaN NaN NaN
12595 NaN NaN NaN
Rosmalens Belang De Bossche Groenen \
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
... ... ...
12591 105.0 2.0
12592 174.0 6.0
12593 47.0 19.0
12594 8.0 11.0
12595 10.0 2.0
"Leefbaar 's-Hertogenbosch" Paul Kagie \
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
... ...
12591 6.0
12592 2.0
12593 53.0
12594 13.0
12595 22.0
RAADSGROEPERING ''BOSCH-BELANG'' gewoon ge-DREVEN \
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
... ... ...
12591 0.0 33.0
12592 3.0 31.0
12593 2.0 62.0
12594 1.0 22.0
12595 2.0 28.0
VOOR Den Bosch Joep Gersjes geometry
0 NaN POINT (6.75899 53.00524)
1 NaN POINT (6.75990 52.99975)
2 NaN POINT (6.76600 53.00494)
3 NaN POINT (6.64736 52.98281)
4 NaN POINT (6.60459 52.95269)
... ... ...
12591 0.0 POINT (5.43290 51.72810)
12592 2.0 POINT (5.43290 51.72810)
12593 5.0 POINT (5.45919 51.70595)
12594 1.0 POINT (5.45919 51.70595)
12595 0.0 POINT (5.45919 51.70595)
[12532 rows x 973 columns]
In [9]:
#let's also check if none fell through the cracks, it might be some mobile polls did actually have a location posted erroneously.
#mobiel_mask_name = df_geojson_clean['description'].str.contains('Mobiel')
#df_geojson_clean = df_geojson_clean[~mobiel_mask_name]
#df_geojson_clean
In [10]:
df_wims = pd.read_csv(r'../data/wims-2.csv')
df_wims
Out[10]:
| _id | Gemeente | CBS gemeentecode | Nummer stembureau | Naam stembureau | Gebruiksdoel van het gebouw | Website locatie | Wijknaam | CBS wijknummer | Buurtnaam | ... | Visuele hulpmiddelen | Gehandicaptentoilet | Kieskring ID | Hoofdstembureau | Tellocatie | Contactgegevens gemeente | Verkiezingswebsite gemeente | Verkiezingen | ID | UUID | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Valkenswaard | GM0858 | 1 | Zorgcentrum Kempenhof | gezondheidszorgfunctie | https://www.valkenhof.nl/ | NaN | NaN | NaN | ... | leesloep | ja | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 3a612b2151fa4ab491b9e331355e6258 |
| 1 | 2 | Valkenswaard | GM0858 | 2 | Buurtgebouw De Horizon | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | leesloep | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 9a01d765af0a467ea37f08d92db114ba |
| 2 | 3 | Valkenswaard | GM0858 | 3 | Speeltuin Geenhoven | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | leesloep | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | fc5869d33fbc4b06be659149fa615f4c |
| 3 | 4 | Valkenswaard | GM0858 | 4 | Ontmoetingscentrum De zoete inval | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | leesloep | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 4427cc0b39e040ba8f75c333f19d66f0 |
| 4 | 5 | Valkenswaard | GM0858 | 5 | Gymnastiekzaal 't Gegraaf | sportfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | leesloep | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | a893bb9add324ce29769f1c39afcc48d |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 9270 | 38745 | Gennep | GM0907 | 4 | Het Hökske | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | Leesloep | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | f744546cd6894e5e9a4db4bbfd81b4ee |
| 9271 | 38746 | Gennep | GM0907 | 5 | Buurthuis VanOns | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | Leesloep | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1270081b1dc74cd7bea0f45973650408 |
| 9272 | 38747 | Gennep | GM0907 | 6 | 't Trefpunt | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | Leesloep | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 447c7742604345139e41def4cf1e4d3c |
| 9273 | 38748 | Gennep | GM0907 | 8 | De Uitkomst | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | Leesloep | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 049cfd258c174bc49abf17883396d083 |
| 9274 | 38749 | Gennep | GM0907 | 1 | Zaal Buurman | woonfunctie,bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | Gennep | Gennep | NaN | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1e8cbe96e72c4c6ba6303f47bec8cdb5 |
9275 rows × 39 columns
In [11]:
gdf_wims = gpd.GeoDataFrame(
df_wims, geometry=gpd.points_from_xy(df_wims.Longitude, df_wims.Latitude)).set_crs(epsg=4326, inplace=True)
gdf_wims
Out[11]:
| _id | Gemeente | CBS gemeentecode | Nummer stembureau | Naam stembureau | Gebruiksdoel van het gebouw | Website locatie | Wijknaam | CBS wijknummer | Buurtnaam | ... | Gehandicaptentoilet | Kieskring ID | Hoofdstembureau | Tellocatie | Contactgegevens gemeente | Verkiezingswebsite gemeente | Verkiezingen | ID | UUID | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Valkenswaard | GM0858 | 1 | Zorgcentrum Kempenhof | gezondheidszorgfunctie | https://www.valkenhof.nl/ | NaN | NaN | NaN | ... | ja | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 3a612b2151fa4ab491b9e331355e6258 | POINT (5.45515 51.34711) |
| 1 | 2 | Valkenswaard | GM0858 | 2 | Buurtgebouw De Horizon | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 9a01d765af0a467ea37f08d92db114ba | POINT (5.45137 51.34955) |
| 2 | 3 | Valkenswaard | GM0858 | 3 | Speeltuin Geenhoven | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | fc5869d33fbc4b06be659149fa615f4c | POINT (5.44827 51.35702) |
| 3 | 4 | Valkenswaard | GM0858 | 4 | Ontmoetingscentrum De zoete inval | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 4427cc0b39e040ba8f75c333f19d66f0 | POINT (5.44871 51.36022) |
| 4 | 5 | Valkenswaard | GM0858 | 5 | Gymnastiekzaal 't Gegraaf | sportfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | a893bb9add324ce29769f1c39afcc48d | POINT (5.45331 51.36514) |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 9270 | 38745 | Gennep | GM0907 | 4 | Het Hökske | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | f744546cd6894e5e9a4db4bbfd81b4ee | POINT (5.98266 51.69726) |
| 9271 | 38746 | Gennep | GM0907 | 5 | Buurthuis VanOns | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1270081b1dc74cd7bea0f45973650408 | POINT (5.98127 51.69000) |
| 9272 | 38747 | Gennep | GM0907 | 6 | 't Trefpunt | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 447c7742604345139e41def4cf1e4d3c | POINT (5.95118 51.72591) |
| 9273 | 38748 | Gennep | GM0907 | 8 | De Uitkomst | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 049cfd258c174bc49abf17883396d083 | POINT (6.01556 51.70976) |
| 9274 | 38749 | Gennep | GM0907 | 1 | Zaal Buurman | woonfunctie,bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | NaN | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1e8cbe96e72c4c6ba6303f47bec8cdb5 | POINT (5.98514 51.70189) |
9275 rows × 40 columns
In [12]:
gdf_wims_dedupe = gdf_wims.drop_duplicates(subset ="geometry", keep = False)
df_geojson_dedupe = df_geojson_clean.drop_duplicates(subset ="geometry", keep = False)
gdf_wims_dedupe
Out[12]:
| _id | Gemeente | CBS gemeentecode | Nummer stembureau | Naam stembureau | Gebruiksdoel van het gebouw | Website locatie | Wijknaam | CBS wijknummer | Buurtnaam | ... | Gehandicaptentoilet | Kieskring ID | Hoofdstembureau | Tellocatie | Contactgegevens gemeente | Verkiezingswebsite gemeente | Verkiezingen | ID | UUID | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | Valkenswaard | GM0858 | 1 | Zorgcentrum Kempenhof | gezondheidszorgfunctie | https://www.valkenhof.nl/ | NaN | NaN | NaN | ... | ja | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 3a612b2151fa4ab491b9e331355e6258 | POINT (5.45515 51.34711) |
| 1 | 2 | Valkenswaard | GM0858 | 2 | Buurtgebouw De Horizon | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 9a01d765af0a467ea37f08d92db114ba | POINT (5.45137 51.34955) |
| 2 | 3 | Valkenswaard | GM0858 | 3 | Speeltuin Geenhoven | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | fc5869d33fbc4b06be659149fa615f4c | POINT (5.44827 51.35702) |
| 3 | 4 | Valkenswaard | GM0858 | 4 | Ontmoetingscentrum De zoete inval | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | 4427cc0b39e040ba8f75c333f19d66f0 | POINT (5.44871 51.36022) |
| 4 | 5 | Valkenswaard | GM0858 | 5 | Gymnastiekzaal 't Gegraaf | sportfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Valkenswaard | Valkenswaard | NaN | verkiezingen@valkenswaard.nl | http://www.valkenswaard.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0858stembureaus20220316009 | a893bb9add324ce29769f1c39afcc48d | POINT (5.45331 51.36514) |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 9270 | 38745 | Gennep | GM0907 | 4 | Het Hökske | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | f744546cd6894e5e9a4db4bbfd81b4ee | POINT (5.98266 51.69726) |
| 9271 | 38746 | Gennep | GM0907 | 5 | Buurthuis VanOns | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1270081b1dc74cd7bea0f45973650408 | POINT (5.98127 51.69000) |
| 9272 | 38747 | Gennep | GM0907 | 6 | 't Trefpunt | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 447c7742604345139e41def4cf1e4d3c | POINT (5.95118 51.72591) |
| 9273 | 38748 | Gennep | GM0907 | 8 | De Uitkomst | bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | ja | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 049cfd258c174bc49abf17883396d083 | POINT (6.01556 51.70976) |
| 9274 | 38749 | Gennep | GM0907 | 1 | Zaal Buurman | woonfunctie,bijeenkomstfunctie | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | Gennep | Gennep | NaN | Klantcontactcentrum gemeente Gennep gemeente@g... | https://www.gennep.nl | NaN | NLODSGM0907stembureaus20220316009 | 1e8cbe96e72c4c6ba6303f47bec8cdb5 | POINT (5.98514 51.70189) |
8089 rows × 40 columns
In [13]:
fig, ax = plt.subplots(figsize = (15,15))
nl_map.to_crs(epsg=4326).plot(ax=ax, color='lightgrey')
gdf_wims_dedupe.plot(ax=ax)
Out[13]:
<AxesSubplot:>
In [14]:
fig, ax = plt.subplots(figsize = (15,15))
nl_map.to_crs(epsg=4326).plot(ax=ax, color='lightgrey')
df_geojson_clean.plot(ax=ax)
Out[14]:
<AxesSubplot:>
Nu we een mooie kaart hebben van nederland met de stemlokalen erop, kunnen we gaan kijken naar hoe dit verhoud met de bevolkingsdichtheid als eerste voorbeeld. De kaart is opgehaald van het CBS, eerst gaan we kijken hoe de kaart er op zichzelf met dezelfde projectie uitziet.
In [15]:
nl_map_cbs = gpd.read_file(r'../data/shape/Netherlands_shapefile/CBS_vk500_2020_v1.shp')
nl_map_cbs.to_crs(epsg=4326).plot()
Out[15]:
<AxesSubplot:>
Het verwerken van de 100m bij 100m vierkanten kaar duurde heel lang (langer dan een half uur) op de laptop, en is dus niet ideaal tenzij we dit niveau van detail écht nodig hebben. Er is namelijk nog een andere kaart met dezelfde gegevens beschikbaar, maar met een grid van 500 bij 500 meter in plaats van 100 bij 100. Laten we dus kijken hoe vaak een stemlokaal dichterbij dan 100 meter van de dichtstbijzijnde andere is. De makkelijkste manier om dat te doen zonder alle punten met alle andere te vergelijken (heel veel moeite), is een extra dataframe maken als een kopie, alle indexen 1 opschuiven (want alle stemlokalen zijn al in een volgorde van clustering), en dan de laagste afstand bekijken.
In [16]:
df_shifted = df_geojson_clean.to_crs('EPSG:28992')
df_shifted['geometry (shifted)'] = df_shifted['geometry'].shift(periods=1)
df_shifted['distance'] = df_shifted['geometry'].distance(df_shifted['geometry (shifted)'])
df_shifted.sort_values(['distance'], inplace=True, ascending=True)
zero_mask_booth = df_shifted['distance'] == 0.000000
df_shifted = df_shifted[~zero_mask_booth]
print(df_shifted['distance'])
11165 0.002608
1021 0.004853
3196 0.004875
1923 2.693202
3757 3.609362
...
7444 253385.654588
9711 263408.187856
4392 266925.200994
9297 271954.076837
0 NaN
Name: distance, Length: 11670, dtype: float64
We kunnen dus vaststellen dat afstanden van onder de 500 meter waarschijnlijk zeldzaam zijn, en we verder kunnen gaan met de 500 meter bij 500 meter kaart. Laten we nu dus een projectie proberen te maken met de bevolkingsdichtheid erop om het te vergelijken met de stemlokalen en hun posities en clustering.
In [17]:
print(list(nl_map_cbs))
nl_map_dst = nl_map_cbs.drop(columns=['MAN', 'VROUW', 'INW_014', 'INW_1524', 'INW_2544', 'INW_4564', 'INW_65PL', 'P_NL_ACHTG', 'P_WE_MIG_A', 'P_NW_MIG_A', 'AANTAL_HH', 'TOTHH_EENP', 'TOTHH_MPZK', 'HH_EENOUD', 'HH_TWEEOUD', 'GEM_HH_GR', 'WONING', 'WONVOOR45', 'WON_4564', 'WON_6574', 'WON_7584', 'WON_8594', 'WON_9504', 'WON_0514', 'WON_1524', 'WON_MRGEZ', 'P_KOOPWON', 'P_HUURWON', 'WON_HCORP', 'WON_NBEW', 'WOZWONING', 'UITKMINAOW', 'OAD', 'STED'])
nl_map_dst
['c28992r500', 'INWONER', 'MAN', 'VROUW', 'INW_014', 'INW_1524', 'INW_2544', 'INW_4564', 'INW_65PL', 'P_NL_ACHTG', 'P_WE_MIG_A', 'P_NW_MIG_A', 'AANTAL_HH', 'TOTHH_EENP', 'TOTHH_MPZK', 'HH_EENOUD', 'HH_TWEEOUD', 'GEM_HH_GR', 'WONING', 'WONVOOR45', 'WON_4564', 'WON_6574', 'WON_7584', 'WON_8594', 'WON_9504', 'WON_0514', 'WON_1524', 'WON_MRGEZ', 'P_KOOPWON', 'P_HUURWON', 'WON_HCORP', 'WON_NBEW', 'WOZWONING', 'UITKMINAOW', 'OAD', 'STED', 'geometry']
Out[17]:
| c28992r500 | INWONER | geometry | |
|---|---|---|---|
| 0 | E2260N6190 | -99997 | POLYGON ((226000.000 619000.000, 226000.000 61... |
| 1 | E2265N6190 | -99997 | POLYGON ((226500.000 619500.000, 227000.000 61... |
| 2 | E2270N6190 | -99997 | POLYGON ((227000.000 619500.000, 227500.000 61... |
| 3 | E2275N6190 | -99997 | POLYGON ((227500.000 619500.000, 228000.000 61... |
| 4 | E2280N6190 | -99997 | POLYGON ((228000.000 619500.000, 228500.000 61... |
| ... | ... | ... | ... |
| 151103 | E1995N3070 | -99997 | POLYGON ((199500.000 307500.000, 200000.000 30... |
| 151104 | E1905N3065 | -99997 | POLYGON ((190500.000 307000.000, 191000.000 30... |
| 151105 | E1910N3065 | -99997 | POLYGON ((191000.000 307000.000, 191500.000 30... |
| 151106 | E1920N3065 | 20 | POLYGON ((192000.000 307000.000, 192500.000 30... |
| 151107 | E1925N3065 | -99997 | POLYGON ((192500.000 307000.000, 193000.000 30... |
151108 rows × 3 columns
We kunnen zien dat er gemeente zijn die geen stemlokalen hebben, dit klopt. In de verkiezingen van 2022 hebben 12 gemeentes niet meegedaan. Er zijn dus in totaal 333 gemeentes met stemlokalen. We willen de bevolkingsdichtheiddata van de gemeentes die niet meededen dus weggooien, hiervoor moeten we eerst kijken welke alleen binnen de gemeentes vallen die we niet willen houden.
In [18]:
print(df_geojson['electionName'])
#get all municipalities that are in the election
gemeentes = df_geojson['electionName'].str.slice(13, -5).drop_duplicates()
print(gemeentes)
0 Gemeenteraad Aa en Hunze 2022
1 Gemeenteraad Aa en Hunze 2022
2 Gemeenteraad Aa en Hunze 2022
3 Gemeenteraad Aa en Hunze 2022
4 Gemeenteraad Aa en Hunze 2022
...
12591 Gemeenteraad 's-Hertogenbosch 2022
12592 Gemeenteraad 's-Hertogenbosch 2022
12593 Gemeenteraad 's-Hertogenbosch 2022
12594 Gemeenteraad 's-Hertogenbosch 2022
12595 Gemeenteraad 's-Hertogenbosch 2022
Name: electionName, Length: 12596, dtype: object
0 Aa en Hunze
27 Aalsmeer
46 Aalten
74 Achtkarspelen
95 Alblasserdam
...
11976 Zwartewaterland
11997 Zwijndrecht
12031 Zwolle
12122 's-Gravenhage
12495 's-Hertogenbosch
Name: electionName, Length: 333, dtype: object
In [19]:
#First let's remove the municipalities that don't have an Election from the municipality map
remove_lst = ["Boxtel", "Eemsdelta", "Oisterwijk", "Vught", "Heerhugowaard", "Langedijk", "Boxmeer", "Cuijk", "Sint Anthonis", "Mill en Sint Hubert", "Grave", "Landerd", "Uden", "Brielle", "Hellevoetsluis", "Westvoorne", "Purmerend", "Beemster", "Weesp"]
nl_map_clean = nl_map[~nl_map["GM_NAAM"].isin(remove_lst)]
nl_map_clean = nl_map_clean.query("H2O != 'JA'")
nl_map_clean = nl_map_clean.query("GM_NAAM != 'Buitenland'")
nl_map_election = nl_map[nl_map["GM_NAAM"].isin(gemeentes)]
nl_map_election = nl_map_election.query("H2O != 'JA'")
print("Shape of clean: {}".format(nl_map_clean.shape))
print("Shape of election: {}".format(nl_map_election.shape))
diff = pd.concat([nl_map_election, nl_map_clean]).drop_duplicates(keep=False)
diff
Shape of clean: (333, 38) Shape of election: (330, 38)
Out[19]:
| GM_CODE | GM_NAAM | H2O | OAD | STED | BEV_DICHTH | AANT_INW | AANT_MAN | AANT_VROUW | P_00_14_JR | ... | P_TURKIJE | P_OVER_NW | OPP_TOT | OPP_LAND | OPP_WATER | JRSTATCODE | JAAR | Shape_Leng | Shape_Area | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 113 | GM0164 | Hengelo | NEE | 1845 | 2 | 1332 | 81049 | 40776 | 40273 | 15 | ... | 6 | 7 | 6183 | 6084 | 99 | 2021GM0164 | 2021 | 47510.255914 | 6.183056e+07 | POLYGON ((251978.591 481220.258, 251979.382 48... |
| 191 | GM0373 | Bergen (NH.) | NEE | 819 | 4 | 300 | 29715 | 14317 | 15398 | 12 | ... | 0 | 3 | 12023 | 9896 | 2127 | 2021GM0373 | 2021 | 57488.474563 | 9.987418e+07 | POLYGON ((105976.650 529056.951, 106002.347 52... |
| 328 | GM0893 | Bergen (L.) | NEE | 318 | 5 | 127 | 13108 | 6568 | 6540 | 13 | ... | 0 | 3 | 10850 | 10324 | 525 | 2021GM0893 | 2021 | 61497.563571 | 1.084951e+08 | POLYGON ((199768.270 409749.960, 199758.060 40... |
3 rows × 38 columns
Het is een andere vorm omdat deze drie gemeentes een andere format hadden voor de naam van hun verkiezingen, en dus niet op dezelfde manier gefilterd konden worden, ze staan wel in de lijst, dit is dus correct, we gebruiken de clean dataframe. Nu we dezelfde lijst hebben van gemeentes die in de verkiezingen meededen kunnen we verder.
In [20]:
fig, ax = plt.subplots(figsize = (15,15))
nl_map_clean.to_crs(epsg=4326).plot(ax=ax, color='lightgrey')
df_geojson_clean.plot(ax=ax)
Out[20]:
<AxesSubplot:>
In [21]:
nl_map_dst['savedindex'] = nl_map_dst.index #Save the index values as a new column
intersecting = nl_map_clean.sjoin(nl_map_dst, how='inner')['savedindex'] #Find the polygons that intersect. Keep savedindex as a series
nl_map_dst = nl_map_dst.loc[nl_map_dst.savedindex.isin(intersecting)] #Filter away these, "savedindex is in intersecting"
nl_map_dst.to_crs(epsg=4326).plot()
Out[21]:
<AxesSubplot:>
In [22]:
import folium
from folium import plugins
#Location is Amersfoort, the central point of the continental Netherlands
map = folium.Map(location = [52.155, 5.3875], zoom_start = 9, tiles="cartodbdark_matter", prefer_canvas=True)
nl_map_dst.to_crs(epsg=4326)
#Make sure the index is a string so folium can read it correctly as a key.
nl_map_dst['c28992r500'] = nl_map_dst['c28992r500'].apply(lambda x: str(x))
nl_map_dst_zero = nl_map_dst.copy()
zero_mask_pop = nl_map_dst['INWONER'] == -99997
nl_map_dst = nl_map_dst[~zero_mask_pop]
zero_mask_pop2 = nl_map_dst['INWONER'] == 0
nl_map_dst = nl_map_dst[~zero_mask_pop2]
folium.Choropleth(
geo_data = nl_map_dst,
name="Bevolkingsdichtheid",
data = nl_map_dst,
columns = ["c28992r500", "INWONER"],
key_on = 'feature.properties.c28992r500',
fill_color = 'RdPu',
nan_fill_color= 'white',
fill_opacity = 0.7,
nan_fill_opacity = 0.7,
line_opacity = 0,
legend_name = 'Bevolkingsdichtheid',
smooth_factor = 1.0,
show=False
).add_to(map)
map
# Renders the map to an HTML file and displays it in an embed.
def embed_map(m):
#from IPython.display import IFrame
m.save('index.html')
#return IFrame('index.html', width='100%', height='750px')
/home/lillian/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/geopandas/geodataframe.py:1351: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy super().__setitem__(key, value)
In [23]:
gdf_wims_hmp = [[point.xy[1][0], point.xy[0][0]] for point in gdf_wims.geometry]
plugins.HeatMap(gdf_wims_hmp, name="Stemlokalen Heatmap").add_to(map)
folium.LayerControl().add_to(map)
embed_map(map)
In [24]:
nl_map_dst_points = nl_map_dst.copy()
nl_map_dst_points['geometry'] = nl_map_dst_points['geometry'].centroid
nl_map_dst_zero_points = nl_map_dst_zero.copy()
nl_map_dst_zero_points['geometry'] = nl_map_dst_zero_points['geometry'].centroid
nl_map_dst_zero_points
Out[24]:
| c28992r500 | INWONER | geometry | savedindex | |
|---|---|---|---|---|
| 2 | E2270N6190 | -99997 | POINT (227250.000 619250.000) | 2 |
| 3 | E2275N6190 | -99997 | POINT (227750.000 619250.000) | 3 |
| 4 | E2280N6190 | -99997 | POINT (228250.000 619250.000) | 4 |
| 7 | E2265N6185 | -99997 | POINT (226750.000 618750.000) | 7 |
| 8 | E2270N6185 | -99997 | POINT (227250.000 618750.000) | 8 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 151102 | E1990N3070 | -99997 | POINT (199250.000 307250.000) | 151102 |
| 151103 | E1995N3070 | -99997 | POINT (199750.000 307250.000) | 151103 |
| 151105 | E1910N3065 | -99997 | POINT (191250.000 306750.000) | 151105 |
| 151106 | E1920N3065 | 20 | POINT (192250.000 306750.000) | 151106 |
| 151107 | E1925N3065 | -99997 | POINT (192750.000 306750.000) | 151107 |
140002 rows × 4 columns
In [25]:
import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree
from shapely.geometry import Point
#Found on https://gis.stackexchange.com/questions/222315/finding-nearest-point-in-other-geodataframe-using-geopandas
def ckdnearest(gdA, gdB):
nA = np.array(list(gdA.geometry.apply(lambda x: (x.x, x.y))))
nB = np.array(list(gdB.geometry.apply(lambda x: (x.x, x.y))))
btree = cKDTree(nB)
dist, idx = btree.query(nA, k=1)
gdB_nearest = gdB.iloc[idx].drop(columns="geometry").reset_index(drop=True)
gdf = pd.concat(
[
gdA.reset_index(drop=True),
gdB_nearest,
pd.Series(dist, name='dist')
],
axis=1)
return gdf
#error bar is +- sqrt(250²*2)m ≈ +-353.553390593m
error = np.sqrt(250**2 + 250**2)
df_nearest = ckdnearest(nl_map_dst_points.to_crs(epsg=28992), gdf_wims_dedupe.to_crs(epsg=28992))
df_nearest.head()
Out[25]:
| c28992r500 | INWONER | geometry | savedindex | _id | Gemeente | CBS gemeentecode | Nummer stembureau | Naam stembureau | Gebruiksdoel van het gebouw | ... | Gehandicaptentoilet | Kieskring ID | Hoofdstembureau | Tellocatie | Contactgegevens gemeente | Verkiezingswebsite gemeente | Verkiezingen | ID | UUID | dist | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | E2050N6110 | 5 | POINT (205250.000 611250.000) | 267 | 30871 | Schiermonnikoog | GM0088 | 1 | Gemeentehuis (Raadzaal) | kantoorfunctie | ... | ja | Schiermonnikoog | Schiermonnikoog | NaN | postbus20@schiermonnikoog.nl, 0519-535050 | https://www.schiermonnikoog.nl/in-de-gemeente/... | NaN | NLODSGM0088stembureaus20220316009 | 35abba36eca7485c89e82b2917633ae7 | 1331.950309 |
| 1 | E2060N6110 | 15 | POINT (206250.000 611250.000) | 269 | 30871 | Schiermonnikoog | GM0088 | 1 | Gemeentehuis (Raadzaal) | kantoorfunctie | ... | ja | Schiermonnikoog | Schiermonnikoog | NaN | postbus20@schiermonnikoog.nl, 0519-535050 | https://www.schiermonnikoog.nl/in-de-gemeente/... | NaN | NLODSGM0088stembureaus20220316009 | 35abba36eca7485c89e82b2917633ae7 | 688.536284 |
| 2 | E2055N6105 | 20 | POINT (205750.000 610750.000) | 292 | 30871 | Schiermonnikoog | GM0088 | 1 | Gemeentehuis (Raadzaal) | kantoorfunctie | ... | ja | Schiermonnikoog | Schiermonnikoog | NaN | postbus20@schiermonnikoog.nl, 0519-535050 | https://www.schiermonnikoog.nl/in-de-gemeente/... | NaN | NLODSGM0088stembureaus20220316009 | 35abba36eca7485c89e82b2917633ae7 | 672.375861 |
| 3 | E2060N6105 | 185 | POINT (206250.000 610750.000) | 293 | 30871 | Schiermonnikoog | GM0088 | 1 | Gemeentehuis (Raadzaal) | kantoorfunctie | ... | ja | Schiermonnikoog | Schiermonnikoog | NaN | postbus20@schiermonnikoog.nl, 0519-535050 | https://www.schiermonnikoog.nl/in-de-gemeente/... | NaN | NLODSGM0088stembureaus20220316009 | 35abba36eca7485c89e82b2917633ae7 | 228.220493 |
| 4 | E2065N6105 | 340 | POINT (206750.000 610750.000) | 294 | 30871 | Schiermonnikoog | GM0088 | 1 | Gemeentehuis (Raadzaal) | kantoorfunctie | ... | ja | Schiermonnikoog | Schiermonnikoog | NaN | postbus20@schiermonnikoog.nl, 0519-535050 | https://www.schiermonnikoog.nl/in-de-gemeente/... | NaN | NLODSGM0088stembureaus20220316009 | 35abba36eca7485c89e82b2917633ae7 | 389.974214 |
5 rows × 44 columns
In [26]:
df_nearest['dist'].plot(kind="hist", weights=df_nearest['INWONER'], figsize=(13,13), density=False, log=True).set_ylabel('Bevolking (Millioenen)')
Out[26]:
Text(0, 0.5, 'Bevolking (Millioenen)')
Het was mooier geweest als we het konden filteren op alleen stemgerechtigden en niet op de gehele populatiedichtheid, maar het CBS geeft geen data vrij die daarbij helpt. Er is een categorie voor 0-14 jaar oude mensen, maar niet alle minderjarigen of niet stemgerechtigde. Het moet dus maar met totale bevolkingsdichtheid om een idee te krijgen.
In [27]:
nl_map_dst_zero_points["INWONER"].mask(nl_map_dst_zero_points["INWONER"] == -99997, 0, inplace=True)
nl_map_dst_zero_points.head()
df_nearest_zero = ckdnearest(nl_map_dst_zero_points.to_crs(epsg=28992), gdf_wims_dedupe.to_crs(epsg=28992))
df_nearest_zero["INWONER"].dropna()
df_nearest_zero["dist"].dropna()
df_nearest_zero
Out[27]:
| c28992r500 | INWONER | geometry | savedindex | _id | Gemeente | CBS gemeentecode | Nummer stembureau | Naam stembureau | Gebruiksdoel van het gebouw | ... | Gehandicaptentoilet | Kieskring ID | Hoofdstembureau | Tellocatie | Contactgegevens gemeente | Verkiezingswebsite gemeente | Verkiezingen | ID | UUID | dist | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | E2270N6190 | 0 | POINT (227250.000 619250.000) | 2 | 31030 | Het Hogeland | GM1966 | 1 | Dorpshuis Pieterburen | bijeenkomstfunctie,logiesfunctie | ... | NaN | Het Hogeland | Het Hogeland | NaN | verkiezingen@hethogeland.nl | https://hethogeland.nl/bestuur-en-organisatie/... | NaN | NLODSGM1966stembureaus20220316009 | 6df04b8dd4be4aa3b4a03f221ab5ad17 | 17236.920436 |
| 1 | E2275N6190 | 0 | POINT (227750.000 619250.000) | 3 | 31030 | Het Hogeland | GM1966 | 1 | Dorpshuis Pieterburen | bijeenkomstfunctie,logiesfunctie | ... | NaN | Het Hogeland | Het Hogeland | NaN | verkiezingen@hethogeland.nl | https://hethogeland.nl/bestuur-en-organisatie/... | NaN | NLODSGM1966stembureaus20220316009 | 6df04b8dd4be4aa3b4a03f221ab5ad17 | 17280.014918 |
| 2 | E2280N6190 | 0 | POINT (228250.000 619250.000) | 4 | 31030 | Het Hogeland | GM1966 | 1 | Dorpshuis Pieterburen | bijeenkomstfunctie,logiesfunctie | ... | NaN | Het Hogeland | Het Hogeland | NaN | verkiezingen@hethogeland.nl | https://hethogeland.nl/bestuur-en-organisatie/... | NaN | NLODSGM1966stembureaus20220316009 | 6df04b8dd4be4aa3b4a03f221ab5ad17 | 17337.427867 |
| 3 | E2265N6185 | 0 | POINT (226750.000 618750.000) | 7 | 31030 | Het Hogeland | GM1966 | 1 | Dorpshuis Pieterburen | bijeenkomstfunctie,logiesfunctie | ... | NaN | Het Hogeland | Het Hogeland | NaN | verkiezingen@hethogeland.nl | https://hethogeland.nl/bestuur-en-organisatie/... | NaN | NLODSGM1966stembureaus20220316009 | 6df04b8dd4be4aa3b4a03f221ab5ad17 | 16708.725120 |
| 4 | E2270N6185 | 0 | POINT (227250.000 618750.000) | 8 | 31030 | Het Hogeland | GM1966 | 1 | Dorpshuis Pieterburen | bijeenkomstfunctie,logiesfunctie | ... | NaN | Het Hogeland | Het Hogeland | NaN | verkiezingen@hethogeland.nl | https://hethogeland.nl/bestuur-en-organisatie/... | NaN | NLODSGM1966stembureaus20220316009 | 6df04b8dd4be4aa3b4a03f221ab5ad17 | 16738.249149 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 139997 | E1990N3070 | 0 | POINT (199250.000 307250.000) | 151102 | 4103 | Vaals | GM0981 | 3 | Auw Sjoel | bijeenkomstfunctie | ... | NaN | Vaals | Vaals | NaN | Team verkiezingen, verkiezingen2022@vaals.nl | http://www.vaals.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0981stembureaus20220316009 | 3dfcfccd163145698a33b19623c5c3f3 | 2010.126740 |
| 139998 | E1995N3070 | 0 | POINT (199750.000 307250.000) | 151103 | 4103 | Vaals | GM0981 | 3 | Auw Sjoel | bijeenkomstfunctie | ... | NaN | Vaals | Vaals | NaN | Team verkiezingen, verkiezingen2022@vaals.nl | http://www.vaals.nl/verkiezingen | NaN | NLODSGM0981stembureaus20220316009 | 3dfcfccd163145698a33b19623c5c3f3 | 1949.951758 |
| 139999 | E1910N3065 | 0 | POINT (191250.000 306750.000) | 151105 | 29739 | Gulpen-Wittem | GM1729 | 7 | Gemeenschapshuis Patronaat | woonfunctie | ... | NaN | Gulpen-Wittem | Gulpen-Wittem | NaN | info@gulpen-wittem.nl 14 043 | https://www.gulpen-wittem.nl/onderwerpen/verki... | NaN | NLODSGM1729stembureaus20220316009 | feb9d0a67a2f460f906d0d21e87bf690 | 2880.233287 |
| 140000 | E1920N3065 | 20 | POINT (192250.000 306750.000) | 151106 | 29739 | Gulpen-Wittem | GM1729 | 7 | Gemeenschapshuis Patronaat | woonfunctie | ... | NaN | Gulpen-Wittem | Gulpen-Wittem | NaN | info@gulpen-wittem.nl 14 043 | https://www.gulpen-wittem.nl/onderwerpen/verki... | NaN | NLODSGM1729stembureaus20220316009 | feb9d0a67a2f460f906d0d21e87bf690 | 2746.345509 |
| 140001 | E1925N3065 | 0 | POINT (192750.000 306750.000) | 151107 | 29739 | Gulpen-Wittem | GM1729 | 7 | Gemeenschapshuis Patronaat | woonfunctie | ... | NaN | Gulpen-Wittem | Gulpen-Wittem | NaN | info@gulpen-wittem.nl 14 043 | https://www.gulpen-wittem.nl/onderwerpen/verki... | NaN | NLODSGM1729stembureaus20220316009 | feb9d0a67a2f460f906d0d21e87bf690 | 2813.494018 |
140002 rows × 44 columns
In [28]:
df_nearest.sort_values(by=['dist'], inplace=True)
df_nearest[['Gemeente', 'Naam stembureau', 'dist']]
Out[28]:
| Gemeente | Naam stembureau | dist | |
|---|---|---|---|
| 47198 | Ridderkerk | Gemeentehuis | 3.835321 |
| 32760 | Baarn | Dorpshuis de Furs | 4.000517 |
| 5146 | Groningen | Dorpshuis De Hoeksteen | 5.577246 |
| 38896 | Montfoort | Zalencentrum St. Joseph | 5.703409 |
| 67384 | Kerkrade | ’t Westhoes | 7.252446 |
| ... | ... | ... | ... |
| 23387 | Zeewolde | Het Kruispunt | 8207.619943 |
| 22440 | Lelystad | Gymzaal De Borg | 8402.730770 |
| 22310 | Lelystad | Voormalige Scholengemeenschap De Rietlanden | 8540.805874 |
| 22439 | Lelystad | Voormalige Scholengemeenschap De Rietlanden | 9028.790070 |
| 22583 | Zeewolde | Panta Rhei | 9173.600947 |
67995 rows × 3 columns
In [29]:
df_nearest.plot.scatter(x = 'INWONER', y = 'dist', figsize=(13,13), xlabel="Inwoners per 500m² (laagste is 5)", ylabel="Afstand tot stemlokaal (meter)")
Out[29]:
<AxesSubplot:xlabel='Inwoners per 500m² (laagste is 5)', ylabel='Afstand tot stemlokaal (meter)'>
In [30]:
df_nearest_zero.plot.scatter(x = 'INWONER', y = 'dist', figsize=(13,13), xlabel="Inwoners per 500m² (inclusief lege (<5 inwoners) vierkanten)", ylabel="Afstand tot stemlokaal (meter)")
Out[30]:
<AxesSubplot:xlabel='Inwoners per 500m² (inclusief lege (<5 inwoners) vierkanten)', ylabel='Afstand tot stemlokaal (meter)'>
In [31]:
FIGSIZE = (13, 13)
def plot_bargraph_with_groupings(df, groupby, colourby, title, xlabel, ylabel):
import matplotlib.patches as mpatches
# Makes the bargraph.
ax = df[groupby].value_counts().plot(kind='bar',
figsize=FIGSIZE,
title=title)
# display the graph.
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
In [32]:
plot_bargraph_with_groupings(gdf_wims_dedupe, 'Gebruiksdoel van het gebouw', 'Gemeente', 'Gebruiksdoelen van Stemlokalen', 'Gebruiksdoel', 'Hoeveelheid Stemlokalen')
Dit is onbruikbaar, de categorieën moeten elk één balkje zijn, niet zoals dit.
In [33]:
gdf_wims_exploded = gdf_wims_dedupe.drop('Gebruiksdoel van het gebouw', axis=1).join(
gdf_wims_dedupe['Gebruiksdoel van het gebouw'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1,drop=True).rename('Gebruiksdoel van het gebouw'))
In [34]:
plot_bargraph_with_groupings(gdf_wims_exploded, 'Gebruiksdoel van het gebouw', 'Gemeente', 'Gebruiksdoelen van Stemlokalen', 'Gebruiksdoel', 'Hoeveelheid Stemlokalen')
In [35]:
wims_count = gdf_wims_dedupe['Gemeente'].value_counts()
geojson_rename = df_geojson_dedupe.rename(columns = {'electionName': 'Gemeente'})
geojson_count = geojson_rename['Gemeente'].str.slice(13, -5).value_counts()
pd.concat([geojson_count, wims_count]).drop_duplicates(keep=False)
Out[35]:
Amsterdam 456 Rotterdam 398 's-Gravenhage 271 Utrecht 162 Breda 90 Eindhoven 86 Groningen 85 Apeldoorn 71 Enschede 69 Alphen aan den Rijn 66 Leiden 52 Deventer 51 West Betuwe 37 Waadhoeke 33 Amsterdam 382 Rotterdam 375 's-Gravenhage 258 Utrecht 161 Groningen 122 Breda 89 Haarlemmermeer 79 Nijmegen 74 's-Hertogenbosch 40 Het Hogeland 39 Zoetermeer 38 Staphorst 2 Name: Gemeente, dtype: int64
In [36]:
gdf_wims_times = gdf_wims_dedupe.loc[:, ('Openingstijden 14-03-2022','Openingstijden 15-03-2022','Openingstijden 16-03-2022', 'UUID', 'Gemeente', 'CBS gemeentecode')]
gdf_wims_split = gdf_wims_times
gdf_wims_split[['Openingstijden 14-03-2022 van', 'Openingstijden 14-03-2022 tot']] = gdf_wims_times['Openingstijden 14-03-2022'].str.split(' tot ',1 , expand=True)
gdf_wims_split[['Openingstijden 15-03-2022 van', 'Openingstijden 15-03-2022 tot']] = gdf_wims_split['Openingstijden 15-03-2022'].str.split(' tot ',1 , expand=True)
gdf_wims_split[['Openingstijden 16-03-2022 van', 'Openingstijden 16-03-2022 tot']] = gdf_wims_split['Openingstijden 16-03-2022'].str.split(' tot ',1 , expand=True)
gdf_wims_split
Out[36]:
| Openingstijden 14-03-2022 | Openingstijden 15-03-2022 | Openingstijden 16-03-2022 | UUID | Gemeente | CBS gemeentecode | Openingstijden 14-03-2022 van | Openingstijden 14-03-2022 tot | Openingstijden 15-03-2022 van | Openingstijden 15-03-2022 tot | Openingstijden 16-03-2022 van | Openingstijden 16-03-2022 tot | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | NaN | NaN | 2022-03-16T10:00:00 tot 2022-03-16T13:00:00 | 3a612b2151fa4ab491b9e331355e6258 | Valkenswaard | GM0858 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T10:00:00 | 2022-03-16T13:00:00 |
| 1 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 9a01d765af0a467ea37f08d92db114ba | Valkenswaard | GM0858 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 2 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | fc5869d33fbc4b06be659149fa615f4c | Valkenswaard | GM0858 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 3 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 4427cc0b39e040ba8f75c333f19d66f0 | Valkenswaard | GM0858 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 4 | 2022-03-14T07:30:00 tot 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | a893bb9add324ce29769f1c39afcc48d | Valkenswaard | GM0858 | 2022-03-14T07:30:00 | 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 | 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 9270 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | f744546cd6894e5e9a4db4bbfd81b4ee | Gennep | GM0907 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 9271 | 2022-03-14T07:30:00 tot 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 1270081b1dc74cd7bea0f45973650408 | Gennep | GM0907 | 2022-03-14T07:30:00 | 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 | 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 9272 | NaN | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 447c7742604345139e41def4cf1e4d3c | Gennep | GM0907 | NaN | NaN | 2022-03-15T07:30:00 | 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 9273 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 049cfd258c174bc49abf17883396d083 | Gennep | GM0907 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
| 9274 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 1e8cbe96e72c4c6ba6303f47bec8cdb5 | Gennep | GM0907 | NaN | NaN | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 | 2022-03-16T21:00:00 |
8089 rows × 12 columns
In [37]:
gdf_wims_split[['Openingstijden 14-03-2022 van','Openingstijden 15-03-2022 van','Openingstijden 16-03-2022 van', 'Openingstijden 14-03-2022 tot', 'Openingstijden 15-03-2022 tot','Openingstijden 16-03-2022 tot']] = gdf_wims_split[['Openingstijden 14-03-2022 van','Openingstijden 15-03-2022 van','Openingstijden 16-03-2022 van','Openingstijden 14-03-2022 tot','Openingstijden 15-03-2022 tot','Openingstijden 16-03-2022 tot']].apply(pd.to_datetime, errors='coerce')
gdf_wims_split
Out[37]:
| Openingstijden 14-03-2022 | Openingstijden 15-03-2022 | Openingstijden 16-03-2022 | UUID | Gemeente | CBS gemeentecode | Openingstijden 14-03-2022 van | Openingstijden 14-03-2022 tot | Openingstijden 15-03-2022 van | Openingstijden 15-03-2022 tot | Openingstijden 16-03-2022 van | Openingstijden 16-03-2022 tot | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | NaN | NaN | 2022-03-16T10:00:00 tot 2022-03-16T13:00:00 | 3a612b2151fa4ab491b9e331355e6258 | Valkenswaard | GM0858 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 10:00:00 | 2022-03-16 13:00:00 |
| 1 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 9a01d765af0a467ea37f08d92db114ba | Valkenswaard | GM0858 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 2 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | fc5869d33fbc4b06be659149fa615f4c | Valkenswaard | GM0858 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 3 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 4427cc0b39e040ba8f75c333f19d66f0 | Valkenswaard | GM0858 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 4 | 2022-03-14T07:30:00 tot 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | a893bb9add324ce29769f1c39afcc48d | Valkenswaard | GM0858 | 2022-03-14 07:30:00 | 2022-03-14 21:00:00 | 2022-03-15 07:30:00 | 2022-03-15 21:00:00 | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 9270 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | f744546cd6894e5e9a4db4bbfd81b4ee | Gennep | GM0907 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 9271 | 2022-03-14T07:30:00 tot 2022-03-14T21:00:00 | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 1270081b1dc74cd7bea0f45973650408 | Gennep | GM0907 | 2022-03-14 07:30:00 | 2022-03-14 21:00:00 | 2022-03-15 07:30:00 | 2022-03-15 21:00:00 | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 9272 | NaN | 2022-03-15T07:30:00 tot 2022-03-15T21:00:00 | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 447c7742604345139e41def4cf1e4d3c | Gennep | GM0907 | NaT | NaT | 2022-03-15 07:30:00 | 2022-03-15 21:00:00 | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 9273 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 049cfd258c174bc49abf17883396d083 | Gennep | GM0907 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
| 9274 | NaN | NaN | 2022-03-16T07:30:00 tot 2022-03-16T21:00:00 | 1e8cbe96e72c4c6ba6303f47bec8cdb5 | Gennep | GM0907 | NaT | NaT | NaT | NaT | 2022-03-16 07:30:00 | 2022-03-16 21:00:00 |
8089 rows × 12 columns
In [46]:
wims_datemerge = pd.DataFrame()
def datesplit(df, column):
df = df.dropna(subset = ['{} van'.format(column)])
df1 = df.rename(columns={'{} van'.format(column):'vandate','{} tot'.format(column):'totdate', 'UUID':'UUID'})
return (pd.concat([pd.Series(r.UUID,pd.date_range(r.vandate, r.totdate, freq='0.5H'))
for r in df1.itertuples()])
.rename_axis('Openingstijden')
.reset_index(name='UUID'))
def plot_opening(df, label):
plt.figure(figsize=(13,13))
wims_datesplit_14 = df.loc[:, ('Openingstijden 14-03-2022 van','Openingstijden 14-03-2022 tot', 'UUID')]
wims_datesplit_15 = df.loc[:, ('Openingstijden 15-03-2022 van','Openingstijden 15-03-2022 tot', 'UUID')]
wims_datesplit_16 = df.loc[:, ('Openingstijden 16-03-2022 van','Openingstijden 16-03-2022 tot', 'UUID')]
wims_datesplit_14 = datesplit(wims_datesplit_14, 'Openingstijden 14-03-2022')
wims_datesplit_15 = datesplit(wims_datesplit_15, 'Openingstijden 15-03-2022')
wims_datesplit_16 = datesplit(wims_datesplit_16, 'Openingstijden 16-03-2022')
wims_datesplit_14.reset_index()
wims_datesplit_15.reset_index()
wims_datesplit_16.reset_index()
#wims_datesplit_14.info()
#wims_datesplit_15.info()
#wims_datesplit_16.info()
wims_datestack = pd.concat([wims_datesplit_14, wims_datesplit_15], ignore_index=True)
wims_datestack = pd.concat([wims_datestack, wims_datesplit_16], ignore_index=True)
wims_datestack.set_index('Openingstijden', drop=False, inplace=True)
#print(wims_datestack['Openingstijden'].unique())
xticks = []
xticklabels = []
datetimecount = 0
for datetime in wims_datestack['Openingstijden'].unique():
print(datetime)
xticks.append(datetime)
if(datetimecount % 6 == 0):
xticklabels.append(datetime)
else:
xticklabels.append("")
datetimecount += 1
wims_datestack.groupby(pd.Grouper(freq='30Min')).count().plot(kind='bar', y='Openingstijden',width=1, figsize=(25, 25), title="Openingstijden stemlokalen staffel {} kiesgerechtigden".format(label))
#wims_datesplit_16.groupby(wims_datesplit_16["Openingstijden 16-03-2022"].dt.hour).count().plot(kind="bar", y='Openingstijden 16-03-2022')
#wims_datesplit_16.groupby(pd.Grouper(freq='30Min')).count().plot(kind='bar', y='Openingstijden 16-03-2022')
#wims_datesplit_15.groupby(wims_datesplit_15["Openingstijden 15-03-2022"].dt.hour).count().plot(kind="bar", y='Openingstijden 15-03-2022')
#wims_datesplit_14.groupby(wims_datesplit_14["Openingstijden 14-03-2022"].dt.hour).count().plot(kind="bar", y='Openingstijden 14-03-2022')
In [39]:
df_stemger = pd.read_excel('../data/Maatwerk_kiesgerechtigd_per_gemeente_def.xlsx', sheet_name='Tabel 1', header=0, skiprows= [0,1,3,5,6,7,344,345])
df_stemger_clean = df_stemger[df_stemger['gemeentecode'].isin(nl_map_clean['GM_CODE'])]
bins = [0, 1, 3, 6, 10, 35, float("inf")]
labels = ['0-10.000', '10.000-30.000', '30.000-60.000', '60.000-100.000', '100.000-350.000', '350.000+']
df_stemger_clean['binned'] = pd.cut(df_stemger_clean['Kiesgerechtigde bevolking'], bins, labels=labels)
/tmp/ipykernel_7786/2535562662.py:7: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df_stemger_clean['binned'] = pd.cut(df_stemger_clean['Kiesgerechtigde bevolking'], bins, labels=labels)
In [47]:
def filter_binned(df_wims, df_stemger):
return df_wims[df_wims['CBS gemeentecode'].isin(df_stemger['gemeentecode'])]
def make_graphs(label):
df_stemger_label = df_stemger_clean[df_stemger_clean['binned'].str.contains(label)]
df_stemger_label.head()
graph_wims = filter_binned(gdf_wims_dedupe, df_stemger_label)
graph_wims_split = filter_binned(gdf_wims_split, df_stemger_label)
plot_opening(graph_wims_split, label)
for label in labels:
make_graphs(label)
2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-14T00:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:30.000000000 2022-03-14T08:00:30.000000000 2022-03-14T08:30:30.000000000 2022-03-14T09:00:30.000000000 2022-03-14T09:30:30.000000000 2022-03-14T10:00:30.000000000 2022-03-14T10:30:30.000000000 2022-03-14T11:00:30.000000000 2022-03-14T11:30:30.000000000 2022-03-14T12:00:30.000000000 2022-03-14T12:30:30.000000000 2022-03-14T13:00:30.000000000 2022-03-14T13:30:30.000000000 2022-03-14T14:00:30.000000000 2022-03-14T14:30:30.000000000 2022-03-14T15:00:30.000000000 2022-03-14T15:30:30.000000000 2022-03-14T16:00:30.000000000 2022-03-14T16:30:30.000000000 2022-03-14T17:00:30.000000000 2022-03-14T17:30:30.000000000 2022-03-14T18:00:30.000000000 2022-03-14T18:30:30.000000000 2022-03-14T19:00:30.000000000 2022-03-14T19:30:30.000000000 2022-03-14T20:00:30.000000000 2022-03-14T20:30:30.000000000 2022-03-14T00:07:30.000000000 2022-03-14T00:37:30.000000000 2022-03-14T01:07:30.000000000 2022-03-14T01:37:30.000000000 2022-03-14T02:07:30.000000000 2022-03-14T02:37:30.000000000 2022-03-14T03:07:30.000000000 2022-03-14T03:37:30.000000000 2022-03-14T04:07:30.000000000 2022-03-14T04:37:30.000000000 2022-03-14T05:07:30.000000000 2022-03-14T05:37:30.000000000 2022-03-14T06:07:30.000000000 2022-03-14T06:37:30.000000000 2022-03-14T07:07:30.000000000 2022-03-14T07:37:30.000000000 2022-03-14T08:07:30.000000000 2022-03-14T08:37:30.000000000 2022-03-14T09:07:30.000000000 2022-03-14T09:37:30.000000000 2022-03-14T10:07:30.000000000 2022-03-14T10:37:30.000000000 2022-03-14T11:07:30.000000000 2022-03-14T11:37:30.000000000 2022-03-14T12:07:30.000000000 2022-03-14T12:37:30.000000000 2022-03-14T13:07:30.000000000 2022-03-14T13:37:30.000000000 2022-03-14T14:07:30.000000000 2022-03-14T14:37:30.000000000 2022-03-14T15:07:30.000000000 2022-03-14T15:37:30.000000000 2022-03-14T16:07:30.000000000 2022-03-14T16:37:30.000000000 2022-03-14T17:07:30.000000000 2022-03-14T17:37:30.000000000 2022-03-14T18:07:30.000000000 2022-03-14T18:37:30.000000000 2022-03-14T19:07:30.000000000 2022-03-14T19:37:30.000000000 2022-03-14T20:07:30.000000000 2022-03-14T20:37:30.000000000 2022-03-14T07:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-15T00:00:00.000000000 2022-03-15T07:30:30.000000000 2022-03-15T08:00:30.000000000 2022-03-15T08:30:30.000000000 2022-03-15T09:00:30.000000000 2022-03-15T09:30:30.000000000 2022-03-15T10:00:30.000000000 2022-03-15T10:30:30.000000000 2022-03-15T11:00:30.000000000 2022-03-15T11:30:30.000000000 2022-03-15T12:00:30.000000000 2022-03-15T12:30:30.000000000 2022-03-15T13:00:30.000000000 2022-03-15T13:30:30.000000000 2022-03-15T14:00:30.000000000 2022-03-15T14:30:30.000000000 2022-03-15T15:00:30.000000000 2022-03-15T15:30:30.000000000 2022-03-15T16:00:30.000000000 2022-03-15T16:30:30.000000000 2022-03-15T17:00:30.000000000 2022-03-15T17:30:30.000000000 2022-03-15T18:00:30.000000000 2022-03-15T18:30:30.000000000 2022-03-15T19:00:30.000000000 2022-03-15T19:30:30.000000000 2022-03-15T20:00:30.000000000 2022-03-15T20:30:30.000000000 2022-03-15T00:07:30.000000000 2022-03-15T00:37:30.000000000 2022-03-15T01:07:30.000000000 2022-03-15T01:37:30.000000000 2022-03-15T02:07:30.000000000 2022-03-15T02:37:30.000000000 2022-03-15T03:07:30.000000000 2022-03-15T03:37:30.000000000 2022-03-15T04:07:30.000000000 2022-03-15T04:37:30.000000000 2022-03-15T05:07:30.000000000 2022-03-15T05:37:30.000000000 2022-03-15T06:07:30.000000000 2022-03-15T06:37:30.000000000 2022-03-15T07:07:30.000000000 2022-03-15T07:37:30.000000000 2022-03-15T08:07:30.000000000 2022-03-15T08:37:30.000000000 2022-03-15T09:07:30.000000000 2022-03-15T09:37:30.000000000 2022-03-15T10:07:30.000000000 2022-03-15T10:37:30.000000000 2022-03-15T11:07:30.000000000 2022-03-15T11:37:30.000000000 2022-03-15T12:07:30.000000000 2022-03-15T12:37:30.000000000 2022-03-15T13:07:30.000000000 2022-03-15T13:37:30.000000000 2022-03-15T14:07:30.000000000 2022-03-15T14:37:30.000000000 2022-03-15T15:07:30.000000000 2022-03-15T15:37:30.000000000 2022-03-15T16:07:30.000000000 2022-03-15T16:37:30.000000000 2022-03-15T17:07:30.000000000 2022-03-15T17:37:30.000000000 2022-03-15T18:07:30.000000000 2022-03-15T18:37:30.000000000 2022-03-15T19:07:30.000000000 2022-03-15T19:37:30.000000000 2022-03-15T20:07:30.000000000 2022-03-15T20:37:30.000000000 2022-03-15T07:00:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-16T06:30:00.000000000 2022-03-16T07:00:00.000000000 2022-03-16T10:15:00.000000000 2022-03-16T10:45:00.000000000 2022-03-16T00:00:00.000000000 2022-03-16T00:30:00.000000000 2022-03-16T01:00:00.000000000 2022-03-16T01:30:00.000000000 2022-03-16T02:00:00.000000000 2022-03-16T02:30:00.000000000 2022-03-16T03:00:00.000000000 2022-03-16T03:30:00.000000000 2022-03-16T04:00:00.000000000 2022-03-16T04:30:00.000000000 2022-03-16T05:00:00.000000000 2022-03-16T05:30:00.000000000 2022-03-16T06:00:00.000000000 2022-03-14T07:30:00.000000000 2022-03-14T08:00:00.000000000 2022-03-14T08:30:00.000000000 2022-03-14T09:00:00.000000000 2022-03-14T09:30:00.000000000 2022-03-14T10:00:00.000000000 2022-03-14T10:30:00.000000000 2022-03-14T11:00:00.000000000 2022-03-14T11:30:00.000000000 2022-03-14T12:00:00.000000000 2022-03-14T12:30:00.000000000 2022-03-14T13:00:00.000000000 2022-03-14T13:30:00.000000000 2022-03-14T14:00:00.000000000 2022-03-14T14:30:00.000000000 2022-03-14T15:00:00.000000000 2022-03-14T15:30:00.000000000 2022-03-14T16:00:00.000000000 2022-03-14T16:30:00.000000000 2022-03-14T17:00:00.000000000 2022-03-14T17:30:00.000000000 2022-03-14T18:00:00.000000000 2022-03-14T18:30:00.000000000 2022-03-14T19:00:00.000000000 2022-03-14T19:30:00.000000000 2022-03-14T20:00:00.000000000 2022-03-14T20:30:00.000000000 2022-03-14T21:00:00.000000000 2022-03-14T00:00:00.000000000 2022-03-14T08:15:00.000000000 2022-03-14T08:45:00.000000000 2022-03-14T09:15:00.000000000 2022-03-14T09:45:00.000000000 2022-03-14T10:15:00.000000000 2022-03-14T10:45:00.000000000 2022-03-14T11:15:00.000000000 2022-03-14T15:45:00.000000000 2022-03-14T16:15:00.000000000 2022-03-14T16:45:00.000000000 2022-03-14T17:15:00.000000000 2022-03-14T17:45:00.000000000 2022-03-14T18:15:00.000000000 2022-03-14T18:45:00.000000000 2022-03-14T07:30:30.000000000 2022-03-14T08:00:30.000000000 2022-03-14T08:30:30.000000000 2022-03-14T09:00:30.000000000 2022-03-14T09:30:30.000000000 2022-03-14T10:00:30.000000000 2022-03-14T10:30:30.000000000 2022-03-14T11:00:30.000000000 2022-03-14T11:30:30.000000000 2022-03-14T12:00:30.000000000 2022-03-14T12:30:30.000000000 2022-03-14T13:00:30.000000000 2022-03-14T13:30:30.000000000 2022-03-14T14:00:30.000000000 2022-03-14T14:30:30.000000000 2022-03-14T15:00:30.000000000 2022-03-14T15:30:30.000000000 2022-03-14T16:00:30.000000000 2022-03-14T16:30:30.000000000 2022-03-14T17:00:30.000000000 2022-03-14T17:30:30.000000000 2022-03-14T18:00:30.000000000 2022-03-14T18:30:30.000000000 2022-03-14T19:00:30.000000000 2022-03-14T19:30:30.000000000 2022-03-14T20:00:30.000000000 2022-03-14T20:30:30.000000000 2022-03-14T00:07:30.000000000 2022-03-14T00:37:30.000000000 2022-03-14T01:07:30.000000000 2022-03-14T01:37:30.000000000 2022-03-14T02:07:30.000000000 2022-03-14T02:37:30.000000000 2022-03-14T03:07:30.000000000 2022-03-14T03:37:30.000000000 2022-03-14T04:07:30.000000000 2022-03-14T04:37:30.000000000 2022-03-14T05:07:30.000000000 2022-03-14T05:37:30.000000000 2022-03-14T06:07:30.000000000 2022-03-14T06:37:30.000000000 2022-03-14T07:07:30.000000000 2022-03-14T07:37:30.000000000 2022-03-14T08:07:30.000000000 2022-03-14T08:37:30.000000000 2022-03-14T09:07:30.000000000 2022-03-14T09:37:30.000000000 2022-03-14T10:07:30.000000000 2022-03-14T10:37:30.000000000 2022-03-14T11:07:30.000000000 2022-03-14T11:37:30.000000000 2022-03-14T12:07:30.000000000 2022-03-14T12:37:30.000000000 2022-03-14T13:07:30.000000000 2022-03-14T13:37:30.000000000 2022-03-14T14:07:30.000000000 2022-03-14T14:37:30.000000000 2022-03-14T15:07:30.000000000 2022-03-14T15:37:30.000000000 2022-03-14T16:07:30.000000000 2022-03-14T16:37:30.000000000 2022-03-14T17:07:30.000000000 2022-03-14T17:37:30.000000000 2022-03-14T18:07:30.000000000 2022-03-14T18:37:30.000000000 2022-03-14T19:07:30.000000000 2022-03-14T19:37:30.000000000 2022-03-14T20:07:30.000000000 2022-03-14T20:37:30.000000000 2022-03-14T07:00:00.000000000 2022-03-14T06:30:00.000000000 2022-03-15T07:30:00.000000000 2022-03-15T08:00:00.000000000 2022-03-15T08:30:00.000000000 2022-03-15T09:00:00.000000000 2022-03-15T09:30:00.000000000 2022-03-15T10:00:00.000000000 2022-03-15T10:30:00.000000000 2022-03-15T11:00:00.000000000 2022-03-15T11:30:00.000000000 2022-03-15T12:00:00.000000000 2022-03-15T12:30:00.000000000 2022-03-15T13:00:00.000000000 2022-03-15T13:30:00.000000000 2022-03-15T14:00:00.000000000 2022-03-15T14:30:00.000000000 2022-03-15T15:00:00.000000000 2022-03-15T15:30:00.000000000 2022-03-15T16:00:00.000000000 2022-03-15T16:30:00.000000000 2022-03-15T17:00:00.000000000 2022-03-15T17:30:00.000000000 2022-03-15T18:00:00.000000000 2022-03-15T18:30:00.000000000 2022-03-15T19:00:00.000000000 2022-03-15T19:30:00.000000000 2022-03-15T20:00:00.000000000 2022-03-15T20:30:00.000000000 2022-03-15T21:00:00.000000000 2022-03-15T00:00:00.000000000 2022-03-15T08:15:00.000000000 2022-03-15T08:45:00.000000000 2022-03-15T09:15:00.000000000 2022-03-15T09:45:00.000000000 2022-03-15T10:15:00.000000000 2022-03-15T10:45:00.000000000 2022-03-15T11:15:00.000000000 2022-03-15T11:45:00.000000000 2022-03-15T07:30:30.000000000 2022-03-15T08:00:30.000000000 2022-03-15T08:30:30.000000000 2022-03-15T09:00:30.000000000 2022-03-15T09:30:30.000000000 2022-03-15T10:00:30.000000000 2022-03-15T10:30:30.000000000 2022-03-15T11:00:30.000000000 2022-03-15T11:30:30.000000000 2022-03-15T12:00:30.000000000 2022-03-15T12:30:30.000000000 2022-03-15T13:00:30.000000000 2022-03-15T13:30:30.000000000 2022-03-15T14:00:30.000000000 2022-03-15T14:30:30.000000000 2022-03-15T15:00:30.000000000 2022-03-15T15:30:30.000000000 2022-03-15T16:00:30.000000000 2022-03-15T16:30:30.000000000 2022-03-15T17:00:30.000000000 2022-03-15T17:30:30.000000000 2022-03-15T18:00:30.000000000 2022-03-15T18:30:30.000000000 2022-03-15T19:00:30.000000000 2022-03-15T19:30:30.000000000 2022-03-15T20:00:30.000000000 2022-03-15T20:30:30.000000000 2022-03-15T00:07:30.000000000 2022-03-15T00:37:30.000000000 2022-03-15T01:07:30.000000000 2022-03-15T01:37:30.000000000 2022-03-15T02:07:30.000000000 2022-03-15T02:37:30.000000000 2022-03-15T03:07:30.000000000 2022-03-15T03:37:30.000000000 2022-03-15T04:07:30.000000000 2022-03-15T04:37:30.000000000 2022-03-15T05:07:30.000000000 2022-03-15T05:37:30.000000000 2022-03-15T06:07:30.000000000 2022-03-15T06:37:30.000000000 2022-03-15T07:07:30.000000000 2022-03-15T07:37:30.000000000 2022-03-15T08:07:30.000000000 2022-03-15T08:37:30.000000000 2022-03-15T09:07:30.000000000 2022-03-15T09:37:30.000000000 2022-03-15T10:07:30.000000000 2022-03-15T10:37:30.000000000 2022-03-15T11:07:30.000000000 2022-03-15T11:37:30.000000000 2022-03-15T12:07:30.000000000 2022-03-15T12:37:30.000000000 2022-03-15T13:07:30.000000000 2022-03-15T13:37:30.000000000 2022-03-15T14:07:30.000000000 2022-03-15T14:37:30.000000000 2022-03-15T15:07:30.000000000 2022-03-15T15:37:30.000000000 2022-03-15T16:07:30.000000000 2022-03-15T16:37:30.000000000 2022-03-15T17:07:30.000000000 2022-03-15T17:37:30.000000000 2022-03-15T18:07:30.000000000 2022-03-15T18:37:30.000000000 2022-03-15T19:07:30.000000000 2022-03-15T19:37:30.000000000 2022-03-15T20:07:30.000000000 2022-03-15T20:37:30.000000000 2022-03-15T07:00:00.000000000 2022-03-15T06:30:00.000000000 2022-03-16T10:00:00.000000000 2022-03-16T10:30:00.000000000 2022-03-16T11:00:00.000000000 2022-03-16T11:30:00.000000000 2022-03-16T12:00:00.000000000 2022-03-16T12:30:00.000000000 2022-03-16T13:00:00.000000000 2022-03-16T07:30:00.000000000 2022-03-16T08:00:00.000000000 2022-03-16T08:30:00.000000000 2022-03-16T09:00:00.000000000 2022-03-16T09:30:00.000000000 2022-03-16T13:30:00.000000000 2022-03-16T14:00:00.000000000 2022-03-16T14:30:00.000000000 2022-03-16T15:00:00.000000000 2022-03-16T15:30:00.000000000 2022-03-16T16:00:00.000000000 2022-03-16T16:30:00.000000000 2022-03-16T17:00:00.000000000 2022-03-16T17:30:00.000000000 2022-03-16T18:00:00.000000000 2022-03-16T18:30:00.000000000 2022-03-16T19:00:00.000000000 2022-03-16T19:30:00.000000000 2022-03-16T20:00:00.000000000 2022-03-16T20:30:00.000000000 2022-03-16T21:00:00.000000000 2022-03-16T06:30:00.000000000 2022-03-16T07:00:00.000000000 2022-03-16T08:45:00.000000000 2022-03-16T09:15:00.000000000 2022-03-16T09:45:00.000000000 2022-03-16T10:15:00.000000000 2022-03-16T10:45:00.000000000 2022-03-16T05:30:00.000000000 2022-03-16T06:00:00.000000000 2022-03-16T08:15:00.000000000 2022-03-16T11:15:00.000000000 2022-03-16T11:45:00.000000000 2022-03-16T00:00:00.000000000 2022-03-16T00:30:00.000000000 2022-03-16T01:00:00.000000000 2022-03-16T01:30:00.000000000 2022-03-16T02:00:00.000000000 2022-03-16T02:30:00.000000000 2022-03-16T03:00:00.000000000 2022-03-16T03:30:00.000000000 2022-03-16T04:00:00.000000000 2022-03-16T04:30:00.000000000 2022-03-16T05:00:00.000000000 2022-03-16T06:29:59.000000000 2022-03-16T06:59:59.000000000 2022-03-16T07:29:59.000000000 2022-03-16T07:59:59.000000000 2022-03-16T08:29:59.000000000 2022-03-16T08:59:59.000000000 2022-03-16T09:29:59.000000000 2022-03-16T09:59:59.000000000 2022-03-16T10:29:59.000000000 2022-03-16T10:59:59.000000000 2022-03-16T11:29:59.000000000 2022-03-16T11:59:59.000000000 2022-03-16T12:29:59.000000000 2022-03-16T12:59:59.000000000 2022-03-16T13:29:59.000000000 2022-03-16T13:59:59.000000000 2022-03-16T14:29:59.000000000 2022-03-16T14:59:59.000000000 2022-03-16T15:29:59.000000000 2022-03-16T15:59:59.000000000 2022-03-16T16:29:59.000000000 2022-03-16T16:59:59.000000000 2022-03-16T17:29:59.000000000 2022-03-16T17:59:59.000000000 2022-03-16T18:29:59.000000000 2022-03-16T18:59:59.000000000 2022-03-16T19:29:59.000000000 2022-03-16T19:59:59.000000000 2022-03-16T20:29:59.000000000 2022-03-16T20:59:59.000000000 2022-03-16T05:15:00.000000000 2022-03-16T05:45:00.000000000 2022-03-16T06:15:00.000000000 2022-03-16T06:45:00.000000000 2022-03-16T07:15:00.000000000 2022-03-16T07:45:00.000000000 2022-03-16T12:15:00.000000000 2022-03-16T12:45:00.000000000 2022-03-16T13:15:00.000000000 2022-03-16T13:45:00.000000000 2022-03-16T14:15:00.000000000 2022-03-16T14:45:00.000000000 2022-03-16T15:15:00.000000000 2022-03-16T15:45:00.000000000 2022-03-16T16:15:00.000000000 2022-03-16T16:45:00.000000000 2022-03-16T17:15:00.000000000 2022-03-16T17:45:00.000000000 2022-03-16T18:15:00.000000000 2022-03-16T18:45:00.000000000 2022-03-16T19:15:00.000000000 2022-03-16T19:45:00.000000000 2022-03-16T20:15:00.000000000 2022-03-16T20:45:00.000000000
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
<Figure size 936x936 with 0 Axes>
In [41]:
#de eerste vijf rijen zijn meta-data en kunnen we gerust weghalen voor nu
df_gr_gr = pd.read_csv(r'../data/stemmen/01_Groningen/osv4-3_telling_gr2022_groningen.csv', skiprows=5, header=None, delimiter=';')
print(df_gr_gr)
0 1 2 3 4 \
0 Lijstnummer Aanduiding Volgnummer Naam kandidaat Totaal
1 Gebiednummer NaN NaN NaN NaN
2 Postcode NaN NaN NaN NaN
3 NaN opgeroepenen NaN NaN 194113
4 NaN geldige stempas NaN NaN 96830
.. ... ... ... ... ...
445 NaN NaN 5 Oetomo, A.D. 38
446 NaN NaN 6 Smid, D. 25
447 NaN NaN 7 van Welij, P.Z. 10
448 16 Blanco (Dokter, T.) NaN NaN 100
449 NaN NaN 1 Dokter, T. 100
5 \
0 GRID Grafisch Museum Groningen
1 101
2 9712 JN
3 1396
4 560
.. ...
445 0
446 0
447 0
448 0
449 0
6 \
0 Gemeente Groningen (locatie Kreupelstraat)
1 102
2 9712 HW
3 1311
4 469
.. ...
445 0
446 0
447 0
448 0
449 0
7 8 9 \
0 Gemeente Groningen (locatie Kreupelstraat) Der Aa-kerk Der Aa-kerk
1 103 104 105
2 9712 HW 9711 JB 9711 JB
3 1311 1311 1311
4 491 595 607
.. ... ... ...
445 0 0 0
446 0 0 0
447 0 0 0
448 0 0 0
449 0 0 0
... 175 176 177 178 \
0 ... MFC 't Vinkhuys De Fontein Trefpunt Beijum Wijkcentrum Het Dok
1 ... 827 828 829 830
2 ... 9743 BJ 9741 EZ 9737 AB 9733 CA
3 ... 0 0 0 0
4 ... 369 503 367 537
.. ... ... ... ... ...
445 ... 0 0 0 0
446 ... 0 2 0 0
447 ... 0 0 0 0
448 ... 2 2 1 0
449 ... 2 2 1 0
179 180 \
0 PKN Blister Ten Boer Buurtcentrum Stadspark
1 831 832
2 9791 CP 9727 HW
3 0 0
4 218 283
.. ... ...
445 0 0
446 0 0
447 0 0
448 0 2
449 0 2
181 182 \
0 Kerk van J.C. van de H. der Laatste Dagen Maranathakerk
1 833 834
2 9728 AR 9721 PE
3 0 0
4 302 473
.. ... ...
445 0 0
446 3 0
447 0 1
448 0 0
449 0 0
183 184
0 Tennispark Vorenkamp (GLTB) Gemeentehuis Haren
1 835 836
2 9722 HJ 9751 AN
3 0 0
4 495 815
.. ... ...
445 0 0
446 0 0
447 0 0
448 0 0
449 0 0
[450 rows x 185 columns]
De data is heel gecompliceerd, dus we moeten het bruikbaar maken in pandas. Met hoe de data eruit ziet in een CSV in libre office willen we een constructie maken van de verschillende onderdelen. We hebben de data van de stemlokalen apart al, die kunnen we dus negeren. We willen de data van de lijsten apart hebben.
In [42]:
#TODO:mobiele stemlokalen eruit filteren die NIET 0,0 zijn
#TODO:datastandaard duitse verkiezingen stemlokaalafstand opzoeken