Unterschiede

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--- gf_informatik:daten_sca:maps_python [2023-06-13 11:38] – [Aufgabe 1: Big 4 im TG] sca
+++ gf_informatik:daten_sca:maps_python [2023-06-20 18:39] (aktuell) – [Aufgabe 6: Abstimmungsresultate] sca
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 Ein geschlossenes **Polygon** (Vieleckt) notiert man so:
 <code>
-"POLYGON ((x1 y1, x2 y2, x3 y3))"
+"POLYGON ((x1 y1, x2 y2, x3 y3, x1 y1))"
 </code>
 In diesem Falle erhält man natürlich ein Dreieck. Beachte hier die Verwendung von **doppelten Klammern**.
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 "MULTIPOINT ((x1 y1, x2 y2, x3 y3))"
 "MULTILINESTRING ((x1 y1, x2 y2), (x3 y3, x4 y4))""
-"MULTIPOLYGON (((x1 y1, x2 y2, x3 y3)),((x4 y4, x5 y5, x6 y6)))"
+"MULTIPOLYGON (((x1 y1, x2 y2, x3 y3, x1 y1)),((x4 y4, x5 y5, x6 y6, x4 y4)))"
 </code>
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 ===== Aufgaben =====
+Arbeite *nicht* mit Excel / Google Sheets, sondern mit einem reinen **Texteditor** wie **Visual Studio Code**.
 === Aufgabe 1: Big 4 im TG ===
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 Erweitere die letzte Aufgabe: Es fehlen noch einige Ortschaften, auch wichtige wie Zürich und Basel. Warum? Versuche den Code so zu erweitern, dass möglichst viele dieser 'problematischer' Ortschaften auch integriert werden.
+=== Aufgabe 6: Abstimmungsresultate ===
+Zu Abstimmungen kann man jeweils die detaillierten Daten im JSON-Format herunterladen. Hier der Link zu den
+[[https://opendata.swiss/de/dataset/echtzeitdaten-am-abstimmungstag-zu-eidgenoessischen-abstimmungsvorlagen|Daten der eidgenössischen Abstimmungen]]
+Hier direkt zur
+[[https://opendata.swiss/de/dataset/echtzeitdaten-am-abstimmungstag-zu-eidgenoessischen-abstimmungsvorlagen/resource/964e6c70-c3af-4c25-8d1b-88be1ea30d02|Abstimmung vom 18.06.2023]]
+. Lade den Datensatz zur aktuellsten eidgenössischen Abstimmung herunter.
+. Verschaffe dir einen Überblick: Wie ist der Datensatz aufgebaut? Tipps:
+. Mit `.keys()` kannst du sehen, welches die Schlüssel eines Dicts sind.
+. Mit `type(...)` kannst du ermitteln, um was für einen Typ es sich handelt.
+. Achtung: Der Datensatz beinhaltet ein Dict, welches Listen enthält, welches wiederum Dicts enthält u.s.w.
+. Falls du überfordert bist damit, findest du unten die Antwort
+. Finde in diesem Datensatz die Anzahl Ja-Stimmen zu allen Vorlagen in *deinem* Wohnort.
+. Finde die extremsten Gemeinden zu den jeweiligen Vorgaben: Höchste und tiefste Anzahl Ja- resp. Nein-Stimmen
+. **Zusatzaufgabe:** Stelle einen Sachverhalt von diesem Datensatz mithilfe von WKT in Google Maps graphisch dar. Beispiel: Ermittle für eine Vorlage von jedem Kanton die beiden Gemeinden mit dem höchsten Ja- resp- Nein Anteil. Erstelle dann eine Karte, die dies darstellt. Falls im Datensatz `sbb.json` die jeweilige Gemeinde nicht eingetragen ist, musst du diese halt nachschlagen.
+++++Tipps: Aufbau Datensatz inkl. Beispiel|
+<code python>
+# lade Datensatz (JSON) in ein dict mit Name data
+vorlagen = data['schweiz']['vorlagen'] # vorlagen ist Liste, Länge entspricht Anzahl Vorlagen
+vorlage = vorlagen[0] # vorlage beinhaltet alle Infos zur ersten Vorlage (erstes Element der Liste vorlagen
+print(vorlage['vorlagenTitel'][0]['text']) #  Name der Vorlage (0 für Deutsch)
+kantone = vorlage['kantone'] # Liste mit Infos zu allen Kantonen (zur gewählten Vorlage)
+kanton = kantone[3] # Infos zu einem Kanton (Zahl 0 - 25, weil 26 Kantone)
+print(kanton['geoLevelname']) # Name dieses Kantons
+gemeinden = kanton['gemeinden'] # Liste mit Infos zu allen Gemeinden in diesem Kanton (zur gewählten Vorlage)
+gemeinde = gemeinden[7] # Alle Infos zu einer Gemeinde
+resultat = gemeinde['resultat'] # Resultat
+jaStimmenInProzent = resultat['jaStimmenInProzent']
+"""
+</code>
+++++