Neste post, faço uma atualização de Como votaram os senadores em 2019, utilizando os dados das votações de 2023 e considerando algumas alterações no código. Em relação ao código, agora incluo alguns gráficos em Python com o plotnine. Essa biblioteca segue o mesmo padrão do ggplot2 implementado no R.

Carregando os pacotes/bibliotecas

Primeiro, apresento os pacotes, em R e Python, que serão utilizados nessa análise.

# pacotes do R
library(reticulate)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(plotly)
library(factoextra)
library(tidyverse)

# bibliotecas do python
import requests, pandas as pd, numpy as np
from plotnine import *

theme_set(theme_bw());

Leitura dos dados

A seguir, é feita a leitura dos dados das sessões e das votações com o Python. Veja a estrutura dos dados:

# código em python
url = "https://legis.senado.leg.br/dadosabertos/arquivos/ListaVotacoes2023.json"

response = requests.get(url, headers = {"Accept": "application/json"}).json()

# response["ListaVotacoes"]["Votacoes"]

Além desses dados, é possível explorar outras informações no site dados abertos do Senado Federal.

Pela forma como os dados estão estruturados, criarei dois data frames:

sessao: contém as informações das sessões, como o ano da matéria, código da matéria, código da sessão etc;
votos: contém as informações dos votos dos parlamentares, como o código do parlamentar, nome do parlamentar, sigla do partido, voto, link para a foto oficial do parlamentar etc.

Dados de Sessões

# código em python
sessao = pd.DataFrame(response["ListaVotacoes"]["Votacoes"]["Votacao"])
sessao.head()

CodigoSessao	SiglaCasa	CodigoSessaoLegislativa	TipoSessao	NumeroSessao	DataSessao	HoraInicio	CodigoVotacaoSve	CodigoSessaoVotacao	SequencialSessao	Secreta	Resultado	TotalVotosSim	TotalVotosNao	TotalVotosAbstencao	CodigoMateria	SiglaMateria	NumeroMateria	AnoMateria	SiglaCasaMateria	DescricaoObjetivoProcesso	DescricaoIdentificacaoMateria	SiglaComissaoRequerimento
320695	SF	868	DOR	1	2023-02-08	16:00	3995	6674	1	S	A	72	2	1	155773	PDL	00002	2023	SF	Revisora	PDL 2/2023	NaN
325622	SF	868	DOR	21	2023-03-28	14:00	3996	6675	1	N	A	NaN	NaN	NaN	138100	PLP	00189	2019	SF	Iniciadora	PLP 189/2019	NaN
329137	SF	868	DOR	33	2023-04-19	14:00	3997	6676	1	N	A	NaN	NaN	NaN	156944	PRS	00046	2023	SF	NaN	PRS 46/2023	NaN
333154	SF	868	DOR	43	2023-05-09	14:00	3999	6677	1	N	A	NaN	NaN	NaN	156611	PL	01825	2022	SF	Substitutivo	PL 1825/2022 (Substitutivo-CD)	NaN
333154	SF	868	DOR	43	2023-05-09	14:00	4000	6678	2	N	A	NaN	NaN	NaN	133899	PLS	00332	2018	SF	Iniciadora	PLS 332/2018	NaN
333770	SF	868	DOR	44	2023-05-10	14:00	4001	6679	1	N	A	NaN	NaN	NaN	139697	PLP	00245	2019	SF	Iniciadora	PLP 245/2019	NaN

Para facilitar a visualização, excluí as colunas Votos e DescricaoVotacao.

Dados dos votos

O data frame contendo as informações dos votos será extraído da seguinte forma:

# código em python
votos = pd.concat(
    [
        pd.DataFrame(sessao["Votos"][s]["VotoParlamentar"]).assign(
            CodigoSessao = sessao["CodigoSessao"][s],
            CodigoSessaoVotacao = sessao["CodigoSessaoVotacao"][s]
        )
        for s in sessao.index
    ],
    ignore_index=True
)

votos.head()

A seguir, são apresentadas algumas linhas do data frame votos.

CodigoParlamentar	NomeParlamentar	SexoParlamentar	SiglaPartido	SiglaUF	Url	Foto	Tratamento	Voto	UrlPaginaParticular	DescricaoVoto	CodigoSessao	CodigoSessaoVotacao
22	Esperidião Amin	M	PP	SC	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/22	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador22.jpg	Senador	Votou	NaN	NaN	320695	6674
35	Jader Barbalho	M	MDB	PA	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/35	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador35.jpg	Senador	AP	http://jaderbarbalho.com.br/	Atividade parlamentar	320695	6674
70	Renan Calheiros	M	MDB	AL	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/70	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador70.jpg	Senador	Votou	https://www.renancalheiros.com.br/	NaN	320695	6674
285	Marcio Bittar	M	UNIÃO	AC	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/285	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador285.jpg	Senador	Votou	NaN	NaN	320695	6674
345	Flávio Arns	M	PSB	PR	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/345	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador345.jpg	Senador	Votou	http://www.flavioarns.com.br	NaN	320695	6674
470	Chico Rodrigues	M	PSB	RR	http://www25.senado.leg.br/web/senadores/senador/-/perfil/470	http://www.senado.leg.br/senadores/img/fotos-oficiais/senador470.jpg	Senador	Votou	NaN	NaN	320695	6674

Sessão

Incialmente, verificarei quais são as matérias mais antigas votadas nas sessões. É possível observar que são as matérias de 2018 e 2019.

# código em python
sessao.value_counts("AnoMateria").to_frame("n").reset_index()

  AnoMateria    n
0       2023  117
1       2019   11
2       2022    5
3       2021    4
4       2018    3
5       2020    1

As proposições são apresentadas por siglas. A seguir, são apresentadas as siglas encontradas nas sessões de 2023.

MSF: Mensagem ao Senado Federal;
OFS: Ofício “S”;
PEC: Proposta de Emenda à Constituição;
PLP: Projeto de Lei Complementar
PL: Projeto de Lei
MPV: Medida Provisória;
RQS: Requerimento do Senado
REQ: Requerimento
PRS: Projeto de Resolução do Senado.
PLS: Projeto de Lei do Senado;
PDL: Projeto de Decreto Legislativo

É possível observar que grande parte das sessões é composta de Mensagem ao Senado Federal (MSF), Ofício “S” (OFS), Proposta de Emenda à Constituição (PEC), Projeto de Lei Complementar (PLP) e Projeto de Lei (PL).

# código em python
(sessao.value_counts("SiglaMateria").to_frame("n").reset_index()
       .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "reorder(SiglaMateria, n)")) +
                          geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                          labs(x = "", y = "número de sessões", 
                               title = "Sigla da Matéria") +
                          theme(legend_position = "none") +
                          coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 1: Frequência absoulta das Siglas de Matérias.

Votos

Incialmente, verificarei quantos senadores cada partido teve no período de 2023.

(votos.loc[:,["SiglaPartido","NomeParlamentar"]]
      .drop_duplicates()               
      .value_counts("SiglaPartido").to_frame("n").reset_index()
      .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "reorder(SiglaPartido, n)")) +
                         geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                         labs(x = "", y = "número de senadores", title = "Número de senadores") +
                         theme(legend_position = "none") +
                         coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 2: Frequência absoulta de senadores de acordo com o partido.

Os partidos PSD, PL e MDB possuem, respectivamente, os maiores números de senadores. Já os partidos NOVO e REDE contam apenas com um senador cada. Esses senadores são, respectivamente, os senadores Eduardo Girão e Randolfe Rodrigues.

# código em python
(votos.query("SiglaPartido in ['REDE', 'NOVO']")
      .value_counts(["SiglaPartido", "NomeParlamentar"]).reset_index())

  SiglaPartido     NomeParlamentar  count
0         NOVO       Eduardo Girão    141
1         REDE  Randolfe Rodrigues    141

A seguir, são apresentados os tipos de votos observados em 2023.

# código em python
(votos.Voto.value_counts().to_frame("n").reset_index()
      .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "reorder(Voto, n)")) +
                         geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                         labs(x = "", y = "número de sessões", title = "Voto") +
                         theme(legend_position = "none") +
                         coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 3: Frequência absoulta de votos em todas as sessões.

As siglas observadas no gráfico significam:

Votou: normalmente é indicada quando a votação é secreta
Sim: votou sim
P-NRV: presente não registrou voto
Não: votou não
AP: atividade parlamentar
LS: licença saúde
MIS: presente (em Missão)
Presidente (Art. 51 RISF): é voto do presidente que o faz
NCom: não compareceu
LP: licença particular
Abstenção:
LN: licença nojo

É possível verificar que as categorias com maiores frequências são Votou, Sim e P-NRV.

Uma curiosidade: licença nojo é concedida nos casos de falecimento de cônjuge, companheiro, pais, madrasta ou padrasto, filhos, enteados, menor sob guarda ou tutela e irmãos.

Em relação ao número de licenças saúde, conforme fiz no post anterior, apresento o top 10 dos senadores com maior número de licenças.

# código em python
(votos.query("Voto == 'LS'")
      .NomeParlamentar.value_counts().to_frame("n").reset_index()
      .nlargest(10, "n", keep = "all")
      .sort_values(by = ["n","NomeParlamentar"], ascending=[True, False])
      .assign(NomeParlamentar = lambda _: pd.Categorical(_.NomeParlamentar, _.NomeParlamentar))
      .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "reorder(NomeParlamentar, n)")) +
                          geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                          labs(x = "", y = "número de licenças saúde", 
                               title = "Licenças saúde") +
                          theme(legend_position = "none") +
                          coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 4: Frequência absoulta de licenças saúde de acordo com o senador.

Os senadores com maior número de lincenças saúde são Mara Gabrilli, Ivete da Silveira, Carlos Portinho e Marcos do Val.

Além disso, seria interessante verificar quais senadores apresentaram a maior frequência de voto P-NRV (presente – não registrou voto). A senadora Eliziane Gama apresentou a maior frequência de votos nessa categoria, seguida por Renan Calheiros e Magno Malta.

# código em python
(votos.query("Voto == 'P-NRV'")
      .NomeParlamentar.value_counts().to_frame("n").reset_index()
      .nlargest(10, "n", keep = "all")
      .sort_values(by = ["n","NomeParlamentar"], ascending=[True, False])
      .assign(NomeParlamentar = lambda _: pd.Categorical(_.NomeParlamentar, _.NomeParlamentar))
      .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "NomeParlamentar")) +
                          geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                          labs(x = "", y = "número de presenças sem registrar voto", 
                               title = "Presenças sem registrar voto") +
                          theme(legend_position = "none") +
                          coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 5: Frequência absoulta de presenças sem registrar votos de acordo com o senador.

Comportamento dos senadores

Para verificar quais senadores apresentaram comportamentos similares em relação aos votos nesse período, para as análises a seguir, considerarei apenas os votos Sim e Não.

# código em python
votos_validos = votos.query("Voto == 'Sim' | Voto == 'Não'") 

mudancas_partidos = (votos_validos.value_counts(["NomeParlamentar", "SiglaPartido"])
                                  .to_frame("n").reset_index()
                                  .value_counts("NomeParlamentar").to_frame("n").reset_index()
                                  .query("n > 1"))

Primeiro, verificarei quais senadores mudaram de partido nesse período. É possível observar que Zequinha Marinho, Soraya Thronicke, Rodrigo Cunha e Alessandro Vieira mudaram de partido em 2023.

mudancas_partidos

     NomeParlamentar  n
0   Zequinha Marinho  2
1   Soraya Thronicke  2
2      Rodrigo Cunha  2
3  Alessandro Vieira  2

Como o senador pode mudar de comportamento de acordo com o partido, irei diferenciar esses períodos. Para isso, nos casos de mudança de partido, adicionarei o nome do partido após o nome do senador.

# código em python
votos_validos = votos_validos.assign(NomeParlamentar = np.where(votos_validos["NomeParlamentar"].isin(mudancas_partidos["NomeParlamentar"]), 
                                                                votos_validos['NomeParlamentar'] + ' - ' + votos_validos['SiglaPartido'],
                                                                votos_validos['NomeParlamentar']))

No gráfico abaixo, apresento as menores frequências de votos (sim ou não).

# código em python
(votos_validos.NomeParlamentar.value_counts(ascending = False).to_frame("n").reset_index()
              .nsmallest(10, "n", keep = "all")
              .assign(NomeParlamentar = lambda _: pd.Categorical(_.NomeParlamentar, _.NomeParlamentar))
              .pipe(lambda _: ggplot(_, aes(y = "n", x = "reorder(NomeParlamentar, -n)")) +
                                  geom_col(alpha = 0.75, fill = "#fc035a") +
                                  labs(x = "", y = "número de votos (sim ou não)", 
                                       title = "Número de votos (sim ou não)") +
                                  theme(legend_position = "none") +
                                  coord_flip()))

<Figure Size: (640 x 480)>

Figure 6: Frequência absoulta do número de votos (apenas sim ou não) de acordo com o senador.

É possível observar que os senadores Renan Filho, Rodrigo Pacheco, Carlos Fávero, Dr. Samuel Araújo e Zequinha Marinho - PL apresentaram até 5 votos (sim ou não) nesse período. Para não considerar dados de senadores com número reduzido de votações, considerarei apenas senadores com mais de 10 votos.

# código em python
senadores_mais_10_votos = (votos_validos.NomeParlamentar.value_counts().to_frame("n").reset_index()
                                        .query("n > 10")
                                        .filter(["NomeParlamentar"]))

votos_validos = votos_validos[votos_validos["NomeParlamentar"].isin(senadores_mais_10_votos["NomeParlamentar"])]

Agora, com os dados filtrados e processados, farei o cálculo da matriz de dissimilaridades. Essa matriz indicará quais senadores apresentaram comportamentos similares em termos de votos (sim e não) no ano de 2023.

A medida de dissimilaridade entre dois senadores A e B é dada por:

\[d_{A,B} = 1 - \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|},\]

em que \(|A \cap B|\) indica o número de votações que os senadores A e B votaram da mesma forma e \(|A \cup B|\) indica o número de votações que os senadores A e B participaram. Assim, senadores que votam da mesma forma em todas as sessões apresentam dissimilaridade igual a 0. Já senadores que sempre votam de forma diferente, apresentam dissimilaridade igual a 1.

Uma questão técnica para esses dados é que nem todos os senadores votaram em todas as sessões. Dessa forma, a dissimilaridade será calculada entre os senadores com base apenas nas sessões nas quais os dois senadores em questão votaram. Além disso, não é possível calcular a dissimilaridade entre dois senadores enquanto estavam em partidos distintos. Por isso, desconsiderarei os senadores nessa situação.

O código abaixo executa o processamento necessário e calcula a matriz de dissimilaridades entre os senadores.

# código em R
dados_wider <- py$votos_validos %>%
  filter(!(
    NomeParlamentar %in% c(
      "Alessandro Vieira - PSDB",
      "Rodrigo Cunha - UNIÃO",
      "Soraya Thronicke - UNIÃO",
      "Zequinha Marinho - PL",
      "Mauro Carvalho Junior"
    )
  )) %>%
  select(Voto, CodigoSessao, CodigoSessaoVotacao, NomeParlamentar) %>%
  mutate(Voto = case_when(Voto == "Sim" ~ 1, TRUE ~ 0)) %>%
  pivot_wider(names_from = "NomeParlamentar", values_from = "Voto")

nomes <- sort(colnames(dados_wider)[-(1:2)])
dissim <- matrix(0, nrow = length(nomes), ncol = length(nomes))
dimnames(dissim) <- list(nomes, nomes)

for (i in 1:(nrow(dissim) - 1)) {
  for (j in (i + 1):ncol(dissim)) {
    aux <- cbind(dados_wider[, colnames(dados_wider) == rownames(dissim)[i]], dados_wider[, colnames(dados_wider) == rownames(dissim)[j]]) %>%
      na.omit()
    
    dissim[i, j] <- 1 - sum(aux[, 1] * aux[, 2]) / (sum(aux[, 1]) + sum(aux[, 2]) - sum(aux[, 1] * aux[, 2]))
    dissim[j, i] <- dissim[i, j]
    
    if (is.na(dissim[j, i]))
      print(paste0("i:", i, " j: ", j))
    
  }
}

Uma vez que tenho a matriz de dissimilaridades calculadas, posso utilizar o método de escalonamento multidimensional. Assim, é possível obter uma visualização das dissimilaridades em um gráfico de duas dimensões (para mais detalhes, ver Data Science, Marketing & Business e Introdução à Análise Exploratória de Dados Multivariados do professor Pedro J. Fernandez). Para isso, utilizarei a função cmdscale.

# código em R
mds <- cmdscale(na.omit(dissim))

resultados <- tibble(senador = rownames(mds),
                     coord1 = mds[, 1],
                     coord2 = mds[, 2])

head(resultados)

# A tibble: 6 × 3
  senador                  coord1  coord2
  <chr>                     <dbl>   <dbl>
1 Alan Rick                 0.101  0.0510
2 Alessandro Vieira - MDB  -0.121  0.135 
3 Ana Paula Lobato         -0.274 -0.0410
4 Angelo Coronel           -0.189 -0.0156
5 Astronauta Marcos Pontes  0.260 -0.0980
6 Augusta Brito            -0.281 -0.0799

Como os dados foram projetados em duas dimensões, posso utilizar um gráfico de dispersão para entender as relações entre os senadores. É importante ressaltar que pontos mais próximos indicam comportamentos similares em relação às votações. Você pode dar dois cliques no nome do partido na legenda para visualizar apenas os senadores do partido em questão ou um apenas um clique para remover o partido em questão da visualização.

É interessante notar como os senadores do UNIÃO e PODEMOS apresentam grande variabilidade, ou seja, não votam uniformemente em bloco. Em contrapartida, os senadores do PT apresentam uma grande coesão.

# código em R
resultados <- resultados %>%
  left_join(
    py$votos_validos %>%
      select(NomeParlamentar, SiglaPartido) %>%
      distinct(),
    by = c("senador" = "NomeParlamentar")
  )

fig1 <- resultados %>%
  ggplot(aes(
    coord1,
    coord2,
    color = SiglaPartido,
    text = paste("Senador: ", senador, '<br>Partido:', SiglaPartido)
  )) +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey") +
  geom_vline(xintercept = 0, color = "grey") +
  geom_point() +
  labs(x = NULL, y = NULL, color = NULL) +
  theme_void()

ggplotly(fig1, tooltip = "text")

Figure 7: Similaridades entre os senadores em relação aos votos.

Os senadores podem ser agrupados de acordo com os posicionamentos do gráfico anterior. Lembrando que observações mais próximas indicam que os senadores apresentam comportamento similar nas votações. A seguir apresento um dendrograma de agrupamento dos senadores. Destaco a figura em 6 grupos, mas a leitura pode ser feita de forma geral.

# código em R
cluster <- hclust(as.dist(dissim))

fviz_dend(
  cluster,
  cex = 0.85,
  k = 6,
  main = "Agrupamento dos Senadores",
  color_labels_by_k = TRUE,
  horiz = TRUE,
  labels_track_height = 0.35
) +
  theme_void()

Figure 8: Dendrograma para o agrupamento dos senadores.

Note como Romário e Alessandro Vieira (enquanto no MDB) apresentaram um comportamento diferenciado em relação aos demais blocos, ou seja, não apresentaram um comportamento similar a nenhum senador.

Uma forma alternativa de se mostrar os resultados apresentados no último gráfico se dá a partir do seguinte dendrograma filogenético.

library(igraph)

fviz_dend(
  cluster,
  k = 6,
  cex = 0.85,
  color_labels_by_k = TRUE,
  type = "phylogenic",
  repel = TRUE,
  phylo_layout = "layout.gem"
) +
  theme_void()

Figure 9: Dendrograma filogenético para o agrupamento dos senadores.

Comportamento dos partidos

Ao visualizar as similaridades dos senadores em um gráfico bidimensional é imediata a sugestão de uma medida de coesão dos partidos. Para isso, considerarei a média da distância de cada senador para o centroide (centro de massa dos votos dos senadores) do respectivo partido.

# código em R
resultados %>%
  nest(data = -SiglaPartido) %>%
  mutate(variabilidade = map_dbl(data, ~ mean((.x$coord1 - mean(.x$coord1)) ^
                                                2 + (.x$coord2 - mean(.x$coord2)) ^ 2
  ))) %>%
  filter(!(SiglaPartido %in% c("REDE", "NOVO"))) %>%
  ggplot(aes(reorder(SiglaPartido, variabilidade), variabilidade)) +
  geom_col(fill = "#fc035a") +
  labs(x = NULL, y = "variabilidade") +
  coord_flip() +
  theme_bw()

Figure 10: Variabilidade entre os votos dos senadores de acordo com o partido.

É possível observar que o partido menos coeso é o UNIÃO, seguido por PODEMOS e PSD. Já os partidos mais uniformes nas votações são o PSDB e PT. Note que REDE e NOVO foram excluídos dessa análise pois, como visto anteriormente, continham apenas um senador.

Podemos utilizar os centroides dos partidos para representar essas relações num gráfico de dispersão. No gráfico abaixo é possível observar que o PODEMOS apresenta um posicionamento afastado dos demais partidos. Já os partidos PDT, PSB e PSD aparentam uma posição muito próxima, ou seja, de forma geral, votam de maneira similar. Assim como o bloco dado por PL e NOVO (lembre que esse partido conta apenas com o senador Eduardo Girão) e, também, por PT e REDE. Note que a similaridade entre PT e REDE já era esperada, uma vez que o único senador da REDE (senador Randolfe Rodrigues) foi líder do governo do PT nesse período no senado.

# código em R
part_cent <- resultados %>%
  group_by(SiglaPartido) %>%
  summarise(cent1 = mean(coord1), cent2 = mean(coord2))


fig2 <- part_cent %>%
  ggplot(aes(cent1, cent2, color = SiglaPartido, label = SiglaPartido)) +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey") +
  geom_vline(xintercept = 0, color = "grey") +
  geom_text() +
  labs(x = NULL, y = NULL, color = NULL) +
  theme_void() +
  theme(legend.position = "none")

ggplotly(fig2, tooltip = "text")

Figure 11: Similaridades entre os partidos.

De forma análoga ao que fiz agrupando os senadores, é possível agrupar os partidos de acordo com as posições dos centroides. Por exemplo, podemos considerar a seguinte análise:

# código em R
dist_part <- as.matrix(dist(part_cent))

dimnames(dist_part) <- list(part_cent$SiglaPartido, part_cent$SiglaPartido)

hc <- hclust(as.dist(dist_part))

fviz_dend(
  hc,
  cex = 0.6,
  k = 4,
  main = "Agrupamento dos Partidos",
  color_labels_by_k = TRUE,
  k_colors = c("red", "blue" , "darkgreen", "grey40"),
  horiz = TRUE
) +
  theme_void()

Figure 12: Dendrograma para o agrupamento dos partidos.

Assim, é possível observar quatro agrupamentos distintos. É interessante notar como PSD e PSB; PL e NOVO (partido contando apenas com o senador Eduardo Girão), além de PT e REDE (partido contando apenas com o senador Randolfe Rodrigues), são as duplas mais similares de partidos.

Comparação dos partidos de 2019 vs 2023

A seguir são apresentados os agrupamentos dos partidos em 2019 e 2023. Note como PT e REDE votam mais parecido em 2023. Esse comportamento também é observado entre REPUBLICANOS e PP e, também, para os partidos PSD, PSB e PDT.

O PP era mais similar ao PL em 2019. Já em 2023 esse partido é mais similar ao REPUBLICANOS.

Conclusão

Nesse post atualizei a versão anterior do post (Como votaram os senadores em 2019). Novamente foi utilizado Python e R para carregar, processar, visualizar e analisar os dados.

Caso tenha alguma crítica, sugestão ou comentário, me envie uma mensagem!

Crédito da foto no início do post de Sérgio Lima.