library(readxl)

k1 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-1.xlsx"))
k2 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-2.xlsx"))
k3 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-3.xlsx"))
k4 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-4.xlsx"))
k5 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-5.xlsx"))
k6 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-6.xlsx"))
k7 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-7.xlsx"))
k8 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-8.xlsx"))
k9 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-9.xlsx"))
k10 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-10.xlsx"))
k11 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-11.xlsx"))
k12 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-12.xlsx"))
k13 <- as.data.frame(read_excel("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6p-13.xlsx"))



#pridani oznaceni kraje do tabulky
k1$kraj <- "stredocesky"
k2$kraj <- "jihocesky"
k3$kraj <- "plzensky"
k4$kraj <- "karlovarsky"
k5$kraj <- "ustecky"
k6$kraj <- "liberecky"
k7$kraj <- "kralovehradecky"
k8$kraj <- "pardubicky"
k9$kraj <- "vysocina"
k10$kraj <- "jihomoravsky"
k11$kraj <- "olomoucky"
k12$kraj <- "zlinsky"
k13$kraj <- "moravskoslezsky"


#kdyz mame v kazde tabulce stejne mnozstvi sloupcu se stejnymi nazvy, tak muzeme tabulku spojit pomoci prikazu rbind
?rbind
k1a2 <- rbind(k1,k2)
kraje <- rbind(k1, k2,k3, k4,k5,k6, k7,k8, k9,k10,k11, k12,k13)

#rozdeleni tabulky pomoci pozic sloupcu
prvni_pulka <- kraje[,1:43] # funguje podobne jako lode, jen sloupce i rdky jsou oznaceny cisly a lze strilet do vetsi plochy, pred carkou jsou radky, za carkou sloupce, kdyz zustane prazdne, zamena to vyber vseho
#vytvorte soubor druha pulka, která bude obsahovat druhou polovinu sloupcu
druha_pulka <- kraje[,44:86]


#pripojeni sloupcu pomoci cbind
kraje_znovu <- cbind(prvni_pulka, druha_pulka)

#rozdil mezi cbind a rbind
#cbind: -- + -- = ----
#rbind: ----
#        +    = ---- 
#       ----    ----

names(kraje)
#########################################
## Vyber sloupcu z tabulky #############
########################################


#vyber dle nazvu sloupcu 
obec <- kraje["OBEC"] #kdyz mame jeden prvek, tak jej napiseme do hranate zavorky
krajeok <- kraje[c("kraj", "OBEC", "OKRSEK", "KSTRANA" ,  "POC_HLASU")] #kdyz mame prvku vice, musime je zapsat do kulate zavorky a pred ni napsat pismeno c, to urcuje, ze v zavorce je list hodnot
#vyber dle pozice sloupcu
names(kraje)
names(kraje)[c(6, 9, 10)]
krajeok_jinak <- kraje[c(6, 9, 10)]
#vyber dle pozice sloupcu
#smazani sloupce
kraje$TYP_FORM <- NULL #pozor, jde o nevratnou operaci, pokud se chcete vratit zpet, je nutne provest prikaz vyrabejici objekt kraje
#smazani vice sloupcu
kraje[c("ID_OKRSKY","TYP_FORM","OPRAVA","CHYBA","OKRES")] <- list(NULL) #pozor, jde o nevratnou operaci, pokud se chcete vratit zpet, je nutne provest prikaz vyrabejici objekt kraje

#obnova puvodni podoby tabulky kraje
kraje <- rbind(k1, k2,k3, k4,k5,k6, k7,k8, k9,k10,k11, k12,k13)

#vyberte sloupce obec, poc_hlasu, a hlasy_01 - hlasy_05 z tabulky kraje
kraje_vyber <- kraje[c( "OBEC",  "POC_HLASU", "HLASY_01", "HLASY_02", "HLASY_03", "HLASY_04", "HLASY_05")]
#smazte poslednich 70 sloupcu z tabulky kraje, korme posledniho sloupce
kraje[,c(17:86)]<- NULL 
 

kraje <- rbind(k1, k2,k3, k4,k5,k6, k7,k8, k9,k10,k11, k12,k13)


#####################################
## vyber radku z tabulky ############
#####################################

#vyber dle pozice

krajeok[20:30,]

#vyber dle hodnot
#vyber strany s kodem 2, tomto pripade je pod cislem 2 ods
#dataset s vyberem   prikaz pro vyber  z jake tabulky vybirame   co vybirame
ods                 <-  subset        (krajeok,                  krajeok$KSTRANA == 2)
#vyber vsech stran krome ods
kromeods <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA != 2)
#vyber ods v jihomoravskem kraji
#ve vyberu muzeme kombinovat ruzne podminky, zde chceme jen pripady, ktere zaroven odpovidaji tomu, ze jde o ods a ze jde o jmk
ods_jmk <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 2 & krajeok$kraj == "jihomoravsky")
table(krajeok$kraj)
#vyber ods v jihomoravském, zlinskem, olomouckem a moravskoslezskem kraji
#pokud chceme vice ruznych kategorii z jedne promenn, potrebujeme pouzit vyraz | znamenající nebo (lze napsat pravym altem + w)
ods_morava <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 2 & (krajeok$kraj == "jihomoravsky"  |krajeok$kraj == "olomoucky"| krajeok$kraj == "zlinsky" |krajeok$kraj == "moravskoslezsky" ))


#6	1060	Piráti + Změna + ProRegion -> Kraj nové generace
#7	1138	Koalice Svoboda a přímá demokracie - Tomio Okamura (SPD) a Strana Práv Občanů a SNK
#37	47	Komunistická strana Čech a Moravy
#12	7	Česká strana sociálně demokratická
#13	1145	PRO JIŽNÍ ČECHY - Starostové, HOPB a TOP 09
#16	1152	Starostové PRO VYSOČINU
#21	1066	Zelení a Piráti
#22	1080	Pro otevřený kraj - Piráti, Zelení, Změna
#23	1144	Starostové pro Jižní Moravu
#24	1	Křesťanská a demokratická unie - Československá strana lidová
#30	768	ANO 2011
#32	721	TOP 09
#34	166	STAROSTOVÉ A NEZÁVISLÍ
#36	1142	Koalice pro Královéhradecký kraj - KDU-ČSL - Hradecký demokratický klub - Volba pro město
#42	1146	Starostové ProOlomoucký kraj
#47	1169	STAROSTOVÉ a nezávislí
#48	1114	Svoboda a přímá demokracie - Tomio Okamura (SPD)
#50	1153	STAROSTOVÉ A VÝCHODOČEŠI
#55	344	Koalice pro Pardubický kraj  - KDU-ČSL - SNK
#56	1066	Piráti a Strana zelených + Změna pro Královéhradecký kraj
#61	1151	Koalice pro Plzeňský kraj - KDU-ČSL, Strana zelených a hnutí Nestraníci
#63	1140	STAROSTOVÉ A NEZÁVISLÍ (STAN) s podporou KOA, KDU-ČSL a TOP 09
#72	1103	"SPOLU PRO KRAJ KDU-ČSL, SZ A SNK ED"
#73	1093	Žijeme Vysočinou - TOP 09 a Zelení
#74	303	Koalice pro Olomoucký kraj společně se starosty - KDU-ČSL - SNK
#77	1066	Piráti a Strana zelených
#78	1138	Koalice Svoboda a přímá demokracie - Tomio Okamura (SPD) a Strana Práv Občanů
#82	720	Česká pirátská strana
#83	703	Starostové pro Liberecký kraj
#87	TOP 09 s podporou starostů a "Žít Brno"

#vyberte radky s podporou pro stranu ANO
ano <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 30)

#vyberte radky s podporou pro stranu KDU-CSL a koalice ve kterych je zahrnuta
kdu <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 24|krajeok$KSTRANA == 36|krajeok$KSTRANA == 55| krajeok$KSTRANA == 61|krajeok$KSTRANA == 72|krajeok$KSTRANA == 74)

#vyberte radky s podporou pro stranu CSSD
cssd <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 12)

#vyberte radky s podporou pro stranu ods
ods <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 2)


#vyberte radky s podporou pro stranu kscm v jihomoravskem kraji
kscm <- subset(krajeok, krajeok$KSTRANA == 37 & krajeok$kraj == "jihomoravsky")

#vyberte radky s podporou pro strany STAN a Piráty v jihomoravskem a stredoceskem kraji  
stan_pirati_jmk_sck  <- subset(krajeok, (krajeok$KSTRANA == 82 | krajeok$KSTRANA == 47)& (krajeok$kraj == "jihomoravsky" |krajeok$kraj == "stredocesky"))
  
#################################
### souhrn #####################
#################################
head(ods)
#k provadeni souhrnu potrebujeme knihovnu plyr
install.packages("plyr")
library(plyr)
??plyr
??summarise
??ddply
#soucet radku se stejnym kodem ve sloupci ODS, sectou se pocty hlasu

#vysledek souhrnu  prikaz k operaci s daty  dataset souctovy sloupec  operace    vysledek    vzorec
ods_obec          <-                   ddply(ods,       ~OBEC,         summarise,POC_HLASU = sum(POC_HLASU)) #namisto sum lze pouzit mean, median, sd, min, max, count (n), first, last
#vlnovku lze napsat pravy alt + 1 (na textove klavesnici, mezi středníkem a ě)
#prejmenovani sloupcu
names(ods_obec) <- c("OBEC", "ODS")
                                      #nazev sloupce mueme definovat uz pri sumarizaci
ano_obec <- ddply(ano,~OBEC,summarise,ANO=sum(POC_HLASU))


#provedte souhrny  pro cssd, kdu a kscm
cssd_obec <- ddply(cssd,~OBEC,summarise,cssd=sum(POC_HLASU))


kdu_obec <- ddply(kdu,~OBEC,summarise,KDU=sum(POC_HLASU))


kscm_obec <- ddply(kscm,~OBEC,summarise,kscm=sum(POC_HLASU))


kzt <- as.data.frame(read_xlsx("C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\KZ2016data20161008_xlsx\\kzt6.xlsx"))
head(kzt)
volici <- ddply(kzt,~OBEC,summarise,volici=sum(VOL_SEZNAM),vydane=sum(VYD_OBALKY),odevzdane=sum(ODEVZ_OBAL),platne=sum(PL_HL_CELK),prum_hlasu=mean(PL_HL_CELK), okr=min(ID_OKRSKY ))

#################################
### spojovani pomoci kodu #######
#################################


#spojeny dataset<- prikaz ke spojeni(datset ke kteremu pripojujeme, pripojovony dataset, propojovaci sloupec z 1. tabulky, z 2. tabulky, ktere pripady se objevi v datasetu
volici_ods   <-     merge           (volici,                        ods_obec,            by.x="OBEC",         by.y="KOD_OBCE",            all.x=FALSE, all.y=FALSE)
#all.x= T a all.y=T - všechny řádky z obou tabulek
#all.x= T a all.y=F - všechny řádky z 1. tabulky a odpovídající řádky z druhé, bez přesahujících dat z 2. tabulky
#all.x= F a all.y=T - všechny řádky z 2. tabulky a odpovídající řádky z první, bez přesahujících dat z 1. tabulky
#all.x= F a all.y=F - pouze řádky nacházející se v první a zároveň druhé tabulce
kdu_ods <- merge(kdu_obec, ods_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=TRUE, all.y=TRUE)
kdu_ods2 <- merge(kdu_obec, ods_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=FALSE, all.y=TRUE)
kdu_ods3 <- merge(kdu_obec, ods_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=TRUE, all.y=FALSE)
kdu_ods4 <- merge(kdu_obec, ods_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=FALSE, all.y=FALSE)


volici_ods <- merge(volici, ods_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=TRUE, all.y=TRUE)
volici_ods_ano <- merge(volici_ods, ano_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=TRUE, all.y=TRUE)
volici_ods_ano_ <- merge(volici_ods, ano_obec, by.x="OBEC", by.y="OBEC", all.x=TRUE, all.y=TRUE)




#spojeni vetsiho poctu tabulek dohromady
strany  <-  Reduce(function(x,y) merge(x,y,by="OBEC",all=TRUE), list(volici, ods_obec, ano_obec,cssd_obec, kdu_obec,kscm_obec))
write.csv(strany,"C:\\Users\\petrh\\Documents\\politologie\\vyuka\\datamanagment\\kv16.csv")
head(strany)