Data-Gouv-FR/resultat-des-elections-presidentielles-de-la-commune-de-marseillan-1

收集的数据反映了2017年总统选举期间Marseillan市镇居民的投票情况。通过多个标准，如登记选民数、空白票数、每位候选人的得票数（第一轮和第二轮）。该数据集包含多个变量：选举年份、轮次、选举类型、日期、选区编号和投票站编号、登记选民数、签名数、投票人数、空白票数、无效票数、有效票数以及每位候选人的得票数（第一轮和第二轮）。The collected data reflects the voting of residents in the commune of Marseillan during the 2017 presidential election. Through several criteria such as the number of registered voters, the number of blank votes, and the number of votes for each candidate (first and second rounds). Several variables compose this dataset: the year of the election, the round, the election type, the date, the constituency number and polling station number, the number of registered voters, signatures, voters, blank votes, null votes, the number of expressed votes, and finally the number of votes for each candidate (first and second rounds).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，其标识符为619f89f4f46910d385420b13，并基于lov2许可证发布。数据集以原始tabular资源为核心，在Hugging Face平台上构建为单一存储库，每一原始数据资源对应一个子集或配置，且每个子集均包含名为'train'的数据拆分。具体而言，'fichier-resultats-elections-presidentielles'这一配置指向data/fichier-resultats-elections-presidentielles.parquet文件，采用Parquet格式存储，兼顾高效压缩与快速读取，为后续分析提供了结构化基础。

特点

该数据集聚焦于法国马赛扬市镇在2017年总统选举中的投票结果，涵盖了丰富多维的指标。除了记录选举年份、轮次（第一轮与第二轮）、选举日期、选区和投票站编号等元数据外，还详尽统计了注册选民数、实际投票数、空白票数、无效票数及有效票数，并单独列出了每位候选人的得票数。这种细粒度设计使得研究者能够从多个层面透视地方选举参与度与选民偏好。

使用方法

在Hugging Face平台上加载该数据集极为简便：用户可通过from datasets import load_dataset语句，并指定数据集名称及配置项'fichier-resultats-elections-presidentielles'，即可将数据加载至Python环境。调用ds["train"]即可获取包含全部样本的训练拆分，随后可借助Hugging Face Datasets库的强大功能进行数据探索、过滤与转换。该流程无缝衔接了法国开放数据与现代数据科学工具链。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“resultat-des-elections-presidentielles-de-la-commune-de-marseillan-1”，由法国公共数据平台data.gouv.fr于2021年发布，归属于法国开放数据倡议。数据集聚焦于法国马赛扬（Marseillan）市镇在2017年总统选举中的投票结果，核心研究问题在于记录并分析地方层面的选举参与模式与候选人得票分布。通过整合投票人数、空白票、无效票及两轮投票中各候选人的得票数等变量，该数据集为政治学、社会学及公共政策研究提供了微观层面的实证基础，尤其促进了法国地方选举行为与民主参与度的定量分析。其影响力体现在推动法国开放数据运动，为跨国比较选举研究提供了标准化的地方数据范例。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于填补法国地方选举数据在细粒度公开方面的空白，传统上选举数据多集中于全国或区域层面，而市镇级数据难以获取或格式异构，限制了从基层视角解析选民行为。构建过程中的挑战包括：原始数据采集依赖于分散的市镇行政记录，需确保不同来源的投票统计口径一致；数据清洗时需处理缺失值（如部分候选人得票数为零或不明确）、统一日期与轮次格式，并将多张表格整合为结构化Parquet格式以适配现代分析工具。此外，遵守法国公共数据许可协议（lov2）要求对个人隐私去标识化，进一步增加了数据处理的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了法国马赛扬市（Marseillan）2017年总统选举的详细投票数据，是研究法国地方选举行为与政治倾向的珍贵微观资料。经典使用场景包括分析该市各投票站选民参与率、空白票与无效票的分布特征，以及不同候选人在第一轮与第二轮选举中的得票结构变化。研究者常借此数据集进行小范围选举地理学分析，如结合人口普查数据，探究社会经济变量与投票选择之间的关联模式。

实际应用

在实际应用层面，该数据可为法国公共政策制定者与竞选团队提供参考。基于历史投票模式的分析，有助于优化地方竞选策略，如资源分配与选民动员重点区域的识别。同时，市政部门可借助数据评估选举组织效率，如通过空白票率与投票站拥堵情况，改进未来选举流程。此外，它是法国开放数据运动的范例，鼓励民众与媒体监督选举透明度。

衍生相关工作

该数据集催生了若干衍生研究工作，包括构建法国市级选举数据库以进行跨区域比较分析，以及开发可视化工具展示投票流动态变化。部分研究者将其与法国全国选举委员会的历史数据整合，创建统一格式的选举时序数据集。相关学术工作还涉及利用该数据训练机器学习模型，以预测不同选民群体对特定候选人的支持倾向，或模拟不同竞选议题对地方投票结果的影响强度。