Rozkład komisji obwodowych według liczby oddanych głosów (na podstawie szczegółowych wyników wyborów do Sejmu RP, pobranych ze strony PKW -- por. Web scrapping protokołów wyborczych ze strony PKW):

komisje <- read.csv("komisje_glosy_razem.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA");
str(komisje);

hist(komisje$glosy, breaks=seq(0, 3200, by=25), col="orange",
     freq=TRUE,main="Komisje wg liczby oddanych głosów",
     xlab="# głosów",ylab="# komisji (N = 27859)" )

mtext(text="https://github.com/hrpunio/Data/tree/master/sejm", 4, cex=0.7)
text(3200,100, "Me = 495\nQ1 = 265\nQ3 = 782...", 2, cex=0.7,  adj=c(0,0));

fivenum(komisje$glosy);

quantile(komisje$glosy, c(.10));
quantile(komisje$glosy, c(.05));
quantile(komisje$glosy, c(.90));

Na stronie www.sejm.gov.pl już dziś pojawiły się strony o nowowybranych posłach 8 kadencji. Strony można ściągnąć na przykład takim oto prostym skryptem basha:

#!/bin/bash
# Przykładowy URL: http://www.sejm.gov.pl/Sejm8.nsf/posel.xsp?id=002&type=A
padtowidth=3
for ((i=1;i<=460;i++)) ; do
  ## parametr id w URLu ma wartość 001--460
  ## za pomocą printf/tricku z padtowidth dodajemy wiodące zera:
  POSEL=`printf "%0*d\n" $padtowidth $i`
  wget 'http://www.sejm.gov.pl/Sejm8.nsf/posel.xsp?id='$POSEL'&type=A'\
     -O $POSEL.html
done

Na stronach na razie jest niewiele informacji, ale jest data urodzenia, liczba zdobytych głosów oraz okręg wyborczy z którego poseł został wybrany. Za pomocą prostych skryptów Perla można wydłubać te dane, dodać informacje o wieku/płci i zapisać w pliku CSV:

imnz;rokur;wiek;klub;miejsce;okreg;glosy;plec
Adam Abramowicz;1961-03-10;54;PiS;NA;7 Chełm;10500;M
Andrzej Adamczyk;1959-01-04;56;PiS;NA;13 Kraków;18514;M
...

Jak wygląda struktura wiekowa w poszczególnych klubach? (na poniższym wydruku symbole x.1, x.2, x.3, x.4 oraz x.5, to odpowiednio: wartość minimalna, pierwszy kwartyl, mediana, trzeci kwartyl oraz wartość maksymalna)

p <- read.csv("Sejm_8_u.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA");
boxplot (wiek ~ klub, p, xlab="Klub", ylab="Wiek", col='yellow')

aggregate (p$wiek, list(Klub = p$klub), fivenum)
aggregate (p$wiek, list(Klub = p$klub), na.rm=TRUE, mean)

A jak wyglądała średnia wieku w poszczególnych kadencjach Sejmu?

p <- read.csv("Sejm1-8.csv", sep = ';',  header=T, na.string="NA");
boxplot (wiek ~ kadencja, p, xlab = "Kadencja", ylab = "Wiek", col='yellow')

aggregate (p$wiek, list(Kadencja = p$kadencja), fivenum)

 Kadencja  x.1  x.2  x.3  x.4  x.5
1     1991 22.0 37.0 43.0 49.0 70.0
2     1993 24.0 39.0 45.0 50.0 74.0
3     1997 23.0 40.5 46.0 51.0 72.0
4     2001 26.0 43.0 49.0 54.0 78.0
5     2005 23.0 41.0 47.0 53.0 67.0
6     2007 22.0 41.0 48.0 54.0 78.0
7     2011 22.0 42.0 50.0 56.0 73.0
8     2015 23.0 41.5 51.0 59.0 77.0

aggregate (p$wiek, list(Kadencja = p$kadencja), na.rm=TRUE, mean)

  Kadencja        x
1     1991 43.19438
2     1993 45.21535
3     1997 46.42500
4     2001 48.28221
5     2005 46.55230
6     2007 47.32948
7     2011 48.86739
8     2015 49.74783

Dane pobrane ze strony http://www.sejm.gov.pl/Sejm8.nsf/poslowie.xsp?type=A są dostępne tutaj.