2024 Sri Lankan Presidential Election Results Dataset

该项目从2024年斯里兰卡总统选举中抓取并处理数据，创建了一个综合数据集用于分析。数据集包括每个选区的详细投票信息，提供对候选人表现和政党立场的洞察。

This project scraped and processed data from the 2024 Sri Lankan presidential election, and constructed a comprehensive dataset for analytical purposes. This dataset contains detailed voting information for each electoral constituency, providing insights into candidate performance and party stances.

原始信息汇总

2024 Sri Lankan Presidential Election Results Dataset

项目概述

该项目从2024年斯里兰卡总统选举中抓取和处理数据，创建了一个全面的分析数据集。该数据集涵盖了各选区和选区的详细投票信息，提供了对候选人表现和政党地位的洞察。

数据集包括每个选区和邮寄投票的候选人级别数据。然而，选区总数或偏好投票数未被包含在内。

数据集架构

最终数据集(divisional_results.csv)包含以下列：

• district: 选区名称
• division: 选区名称
• candidate: 候选人姓名
• party: 政党缩写
• votes_count: 在相应选区中获得的票数
• votes_percentage: 在相应选区中获得的票数百分比

技术栈

• Python: 核心编程语言
• BeautifulSoup4: 网页抓取库
• Polars: 快速、高效的数据框和操作库
• Ruff: 高性能Python代码检查工具
• UV: 快速Python包安装和解析器

快速开始

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/yourusername/2024-lka-pres-election-dataset.git cd 2024-lka-pres-election-dataset

2. 设置虚拟环境（可选，但推荐）:

   python -m venv venv venvScriptsactivate

   在Unix或Mac上，使用 source venv/bin/activate

3. 安装依赖项（使用uv，因为它比pip快得多）:

   pip install uv uv pip install -r requirements.txt

4. 运行Jupyter笔记本:

   jupyter notebook scrape.ipynb

   或者在VSCode中打开文件夹并运行笔记本中的单元格。

5. 执行单元格以抓取数据并生成数据集。

6. 数据集将保存为divisional_results.csv，与笔记本在同一目录中。

贡献

欢迎贡献！请随时提交拉取请求。

许可证

本项目基于MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。

致谢

• 斯里兰卡选举委员会 提供源数据。
• BeautifulSoup4、Polars、Ruff和UV的开发者提供了优秀的工具。

作者

Govarthenan Rajadurai

联系

如有任何疑问或反馈，请在此仓库中打开一个问题。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过网络爬虫技术从2024年斯里兰卡总统选举的官方网站上抓取数据，并进行细致的处理和整合。利用Python编程语言，结合BeautifulSoup4库进行网页数据的解析，Polars库则用于高效的数据帧操作和处理。最终，数据集以CSV格式存储，包含了各个选区的详细投票信息，涵盖了选区名称、候选人姓名、所属政党、得票数及得票百分比等关键信息。

特点

此数据集的显著特点在于其详细性和全面性，不仅涵盖了各选区的投票结果，还提供了候选人的详细信息和得票百分比，为深入分析提供了丰富的数据基础。此外，数据集的构建过程中采用了高效的工具和方法，确保了数据的准确性和处理速度。

使用方法

使用该数据集时，用户首先需克隆GitHub仓库并设置虚拟环境。随后，通过运行Jupyter笔记本中的代码，用户可以执行数据抓取和生成数据集的操作。生成的数据集将以CSV格式保存在指定目录中，便于进一步的分析和处理。

背景与挑战

背景概述

2024年斯里兰卡总统选举结果数据集是由Govarthenan Rajadurai创建的，旨在提供2024年斯里兰卡总统选举的详细投票信息。该数据集涵盖了各选区的候选人表现和政党立场，为政治分析和选举研究提供了宝贵的资源。通过使用Python、BeautifulSoup4、Polars和Ruff等工具，数据集的创建者成功地从斯里兰卡选举委员会的官方网站上抓取并处理了大量数据，生成了一个包含选区、候选人、政党及其得票数的综合数据集。这一数据集的发布，不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，也为公众了解选举动态提供了透明和详尽的信息。

当前挑战

尽管2024年斯里兰卡总统选举结果数据集提供了丰富的信息，但在其构建过程中仍面临若干挑战。首先，数据抓取和处理过程中需要克服网站结构变化和数据更新频率的问题，确保数据的准确性和实时性。其次，数据集未包含选区总票数和偏好票数，这限制了更深入的选举分析。此外，数据集的生成依赖于多种工具和技术，如BeautifulSoup4和Polars，这些工具的版本兼容性和性能优化也是构建过程中需要解决的难题。最后，数据集的开放性和可访问性，以及如何确保数据的安全性和隐私保护，也是未来需要关注的重要问题。

常用场景

经典使用场景

在政治分析领域，2024年斯里兰卡总统选举结果数据集被广泛应用于选举结果的深入分析。该数据集详细记录了各选区的投票情况，包括候选人姓名、所属政党、得票数及得票百分比等信息。通过这些数据，研究者可以分析各候选人在不同选区的表现，评估政党的支持度，并预测选举趋势。此外，该数据集还可用于比较不同选举周期中的投票模式，揭示潜在的政治动态和社会变化。

衍生相关工作

基于2024年斯里兰卡总统选举结果数据集，衍生出了一系列相关研究和工作。例如，有学者利用该数据集开发了新的选举预测模型，提升了预测的准确性。此外，该数据集还被用于研究选民行为和政治倾向，揭示了不同社会群体的投票模式。在技术层面，数据集的采集和处理方法也为其他选举数据项目的开发提供了参考。这些衍生工作进一步丰富了政治科学和数据分析领域的研究内容。

数据集最近研究

最新研究方向

在政治分析领域，2024年斯里兰卡总统选举结果数据集的最新研究方向主要集中在利用先进的数据分析技术，如机器学习和自然语言处理，来深入挖掘选举数据中的潜在模式和趋势。研究者们通过构建复杂的模型，分析候选人在不同选区的表现，以及选民偏好与政治派别之间的关系，从而为未来的选举策略提供科学依据。此外，该数据集还被用于研究社交媒体在选举中的影响力，通过分析社交媒体上的讨论和情绪，预测选举结果和选民行为。这些研究不仅有助于理解选举动态，还为政策制定者和政治分析师提供了宝贵的洞察。