Porcentaje de Votación entre PAN y Morena en las Elecciones Municipales de La Paz 2021

Los siguientes mapas se hicieron solo considerando los votos del Pan y de Morena haciendo una tabla de colores para definir el porcentaje de votos de cada uno

La tabla se realizo de la siguiente manera el primer recuadro son si los dos tienen menos de 20%, el segundo es si tienen mas de 20% y menos de 40% y el tercero mas de 40%

dando los siguientes mapas a continuación

y de la zona urbana

Fuentes:

IEEBCS - Resultados Oficiales 2020/2021

Resultados Oficiales del Proceso Local Electoral 2020 - 2021

Resultados Oficiales 2020/2021

el código se hizo con python

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import geoplot as gplt
import geoplot.crs as gcrs
import matplotlib.colors as mcolors


# Leer el archivo GeoJSON con las secciones y municipios
geojson_file = 'secciones_bcs_2021.geojson'
geo_data = gpd.read_file(geojson_file)

# Leer el archivo con las secciones y los porcentajes de votos
data_file = 'data/votos_lapaz_consolidados.csv'
data = pd.read_csv(data_file)

# Convertir la columna 'SECCION' en ambos DataFrames a tipo str
data['SECCION'] = data['SECCION'].astype(str)
geo_data['SECCION'] = geo_data['SECCION'].astype(str)

# Fusionar los datos de las secciones y los porcentajes de votos con el GeoDataFrame
geo_data = geo_data.merge(data, on='SECCION')

# Aplicar la función assign_color para crear la nueva columna 'color'
geo_data['color'] = geo_data.apply(assign_color, axis=1)

# Crear un colormap personalizado con el arreglo de colores
cmap_custom = mcolors.ListedColormap(['#cabed0', '#bc7c8f', '#ae3a4e', '#8aa1c8', '#7f6a8a', '#78324b', '#4885c1', '#435786', '#3f2949'])

# graficar usando geoplot.choropleth
plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection=gcrs.PlateCarree())  # Set projection
gplt.choropleth(
    geo_data, 
    hue='num_color',  # Specify the column to colorize
    cmap=cmap_custom,  # Use the custom colormap
    legend=False, 
    ax=ax
)

# Mostrar el gráfico
plt.show()