Корректный Bash и капитализация переменной сценария оболочки

Вы можете выбрать одну партию (и затем иметь одно значение для административного региона) или фасет стороной (и иметь столько же кратных, сколько есть партий).

Это действительно зависит от вашей цели с визуализацией. Принимая во внимание, что в вашем файле 48 результатов, «маленькие» множители будут довольно большими, и фильтрация имеет больше смысла.

Для соединения шейп-файла и фрейма данных с результатами выборов я предлагаю использовать одну из функций *_join из пакета tidyverse.

Рассмотрим этот подход, основанный на предположении о фильтрации:

library(tidyverse)
library(sf)

tf_elec <- tempfile(fileext = ".csv") # create a temporary csv file
download.file("https://catalogo.datos.gba.gob.ar/dataset/1ae289f8-532c-4f69-a3c8-0268fe0ee390/resource/f8168491-4c38-4b03-82f1-b05fe43f8349/download/generales-2017.csv", tf_elec, quiet = T) 
elec <- read_csv2(tf_elec) # read the data

tf_zip <- tempfile(fileext = ".zip") # a temoprary zip file
download.file("https://catalogo.datos.gba.gob.ar/dataset/627f65de-2510-4bf4-976b-16035828b5ae/resource/de607a34-b782-420f-93ed-35073a016e01/download/limite_partidos.zip", tf_zip, quiet = T)
unzip(tf_zip, files = 'Limite_partidos/GeoJSON/Partidos.geojson', exdir = tempdir(), junkpaths = T)
municipios <- st_read(paste0(tempdir(), '/Partidos.geojson'), quiet = T) # read the metro stations

src <- municipios %>%
  left_join(elec, by = c('nam' = 'distrito')) %>%
  filter(partido == 'VOTOS NULOS') #or what not... :)

ggplot() +
  geom_sf(data = src, aes(fill = votos)) 

Самая сложная часть - загрузка данных. left_join() находится во втором последнем фрагменте, и самым последним является визуализация - ради простоты я выбрал легкий маршрут ggplot2, но также рассмотрим отличный пакет tmap, если вы хотите, чтобы ваши карты действительно сиять.