(EN)
The German Bundestag distributes data on all members of the parliament since 1949 in the form of an XML file. These data, however, can be difficult to work with because XML files store information in an arbitrary number of dimensions. btmembers downloads the file “Stammdaten aller Abgeordneten seit 1949 im XML-Format” from the Bundestag website and converts it into either (a) four data frames nested in a list (retaining all the information of the original XML file) or (b) a single, condensed data frame, where the units of analysis are the terms served by a member (member-terms).
Not an R user? You can also download the various datasets as CSV (encoding: UTF-8) or Excel files.
A codebook for the four data frames is available here.
(DE)
Der Deutsche Bundestag verteilt Stammdaten aller Abgeordneten seit 1949 in Form einer XML-Datei. Die Arbeit mit diesen Daten kann jedoch schwierig sein, da XML-Dateien Informationen in beliebig vielen Dimensionen speichern. btmembers lädt die Datei “Stammdaten aller Abgeordneten seit 1949 im XML-Format” von der Website des Bundestages herunter und konvertiert sie entweder (a) in vier data frames, die zu einer Liste gruppiert sind (wobei alle Informationen der ursprünglichen XML-Datei erhalten bleiben), oder (b) in einen einzigen, komprimierten data frame, bei dem die Analyseeinheiten die jeweiliegen Wahlperioden der einzelnen Abgeordneten sind (Abgeordneten-Wahlperioden).
Sie verwenden R nicht? Sie können die verschiedenen Datensätze auch als CSV-Dateien (Zeichenkodierung: UTF-8) oder als Excel-Dateien herunterladen.
Ein Codebook für die vier Datensätze finden Sie hier.
You can install btmembers from GitHub with:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("jolyphil/btmembers")btmembers exports a single function: import_members(). By default,
this function returns a list containing four data frames (namen,
bio, wp, and inst), which together preserve all the information
contained in the XML file provided by the Bundestag.
library(btmembers)
members <- import_members()
#> Downloading pre-processed data (version: 2023-03-15) from GitHub
summary(members)
#> Length Class Mode
#> namen 10 tbl_df list
#> bio 12 tbl_df list
#> wp 9 tbl_df list
#> inst 9 tbl_df listThe data frame namen contains data on names of members of the
Bundestag. Each row represents a name. Members can have multiple names
(Nnames > Nmembers).
head(members$namen)
#> # A tibble: 6 × 10
#> id nachname vorname ortszusatz adel praefix anrede_titel akad_titel
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 11000001 Abelein Manfred <NA> <NA> <NA> Dr. Prof. Dr.
#> 2 11000002 Achenbach Ernst <NA> <NA> <NA> Dr. Dr.
#> 3 11000003 Ackermann Annemarie <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 4 11000004 Ackermann Else <NA> <NA> <NA> Dr. Dr.
#> 5 11000005 Adam Ulrich <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 6 11000007 Adams Rudolf <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
#> # ℹ 2 more variables: historie_von <date>, historie_bis <date>The data frame bio contains biographical information on members. Each
row represents a biographical entry. There is one entry by member
(Nbio = Nmembers).
head(members$bio)
#> # A tibble: 6 × 12
#> id geburtsdatum geburtsort geburtsland sterbedatum geschlecht familienstand
#> <chr> <date> <chr> <chr> <date> <chr> <chr>
#> 1 1100… 1930-10-20 Stuttgart <NA> 2008-01-17 männlich <NA>
#> 2 1100… 1909-04-09 Siegen <NA> 1991-12-02 männlich verheiratet,…
#> 3 1100… 1913-05-26 Parabutsch Jugoslawien 1994-02-18 weiblich verheiratet,…
#> 4 1100… 1933-11-06 Berlin <NA> 2019-09-14 weiblich ledig
#> 5 1100… 1950-06-09 Teterow <NA> NA männlich verheiratet,…
#> 6 1100… 1919-11-10 Masburg /… <NA> 2013-05-25 männlich verheiratet,…
#> # ℹ 5 more variables: religion <chr>, beruf <chr>, partei_kurz <chr>,
#> # vita_kurz <chr>, veroeffentlichungspflichtiges <lgl>The data frame wp contains data on parliamentary terms served by
members. Each row represents a member-term. Many members have served
multiple terms (Nterms > Nmembers).
head(members$wp)
#> # A tibble: 6 × 9
#> id wp mdbwp_von mdbwp_bis wkr_nummer wkr_name wkr_land liste
#> <chr> <int> <date> <date> <int> <chr> <chr> <chr>
#> 1 11000001 5 1965-10-19 1969-10-19 174 <NA> BWG <NA>
#> 2 11000001 6 1969-10-20 1972-09-22 174 <NA> BWG <NA>
#> 3 11000001 7 1972-12-13 1976-12-13 174 <NA> BWG <NA>
#> 4 11000001 8 1976-12-14 1980-11-04 174 <NA> BWG <NA>
#> 5 11000001 9 1980-11-04 1983-03-29 174 <NA> BWG <NA>
#> 6 11000001 10 1983-03-29 1987-02-18 174 <NA> BWG <NA>
#> # ℹ 1 more variable: mandatsart <chr>The data frame inst contains records of functions occupied by members
inside institutions of the Bundestag. Each row represents a
member-term-function. Members might have had multiple functions during
the same term (Nfunctions > Nterms >
Nmembers).
head(members$inst)
#> # A tibble: 6 × 9
#> id wp insart_lang ins_lang mdbins_von mdbins_bis fkt_lang fktins_von
#> <chr> <int> <chr> <chr> <date> <date> <chr> <date>
#> 1 11000001 5 Fraktion/Gr… Fraktio… 1965-10-19 1969-10-19 <NA> NA
#> 2 11000001 6 Fraktion/Gr… Fraktio… 1969-10-20 1972-09-22 <NA> NA
#> 3 11000001 7 Fraktion/Gr… Fraktio… 1972-12-13 1976-12-13 <NA> NA
#> 4 11000001 8 Fraktion/Gr… Fraktio… 1976-12-14 1980-11-04 <NA> NA
#> 5 11000001 9 Fraktion/Gr… Fraktio… 1980-11-04 1983-03-29 <NA> NA
#> 6 11000001 10 Fraktion/Gr… Fraktio… 1983-03-29 1987-02-18 <NA> NA
#> # ℹ 1 more variable: fktins_bis <date>Instead of importing a list with all the information from the Bundestag,
import_members() can also load a condensed data frame. Each row
corresponds to a member-term. Most of the information contained in the
original data is preserved, except only the most recent name of the
member is retained and functions are removed. A new column named
fraktion is added to the data. fraktion is a recoded variable and
refers to the faction the member spent most time in during a given
parliamentary term.
members_df <- import_members(condensed_df = TRUE)
#> Downloading pre-processed data (version: 2023-03-15) from GitHub
#> Converting list to data frame...
#> Done.
head(members_df[c("nachname", "vorname", "wp", "fraktion")])
#> # A tibble: 6 × 4
#> nachname vorname wp fraktion
#> <chr> <chr> <int> <chr>
#> 1 Abelein Manfred 5 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…
#> 2 Abelein Manfred 6 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…
#> 3 Abelein Manfred 7 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…
#> 4 Abelein Manfred 8 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…
#> 5 Abelein Manfred 9 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…
#> 6 Abelein Manfred 10 Fraktion der Christlich Demokratischen Union/Christlic…You can join data frames by id (the members’ identification numbers)
or id and wp (the parliamentary terms).
library(dplyr)
members$namen %>%
group_by(id) %>%
slice_max(historie_von) %>% # keep most recent name
ungroup() %>%
left_join(members$bio, by = "id") %>%
left_join(members$wp, by = "id") %>%
left_join(members$inst, by = c("id", "wp")) %>%
select(nachname, vorname, wp, ins_lang, mdbins_von, mdbins_bis) %>%
head()
#> # A tibble: 6 × 6
#> nachname vorname wp ins_lang mdbins_von mdbins_bis
#> <chr> <chr> <int> <chr> <date> <date>
#> 1 Abelein Manfred 5 Fraktion der Christlich Demokrat… 1965-10-19 1969-10-19
#> 2 Abelein Manfred 6 Fraktion der Christlich Demokrat… 1969-10-20 1972-09-22
#> 3 Abelein Manfred 7 Fraktion der Christlich Demokrat… 1972-12-13 1976-12-13
#> 4 Abelein Manfred 8 Fraktion der Christlich Demokrat… 1976-12-14 1980-11-04
#> 5 Abelein Manfred 9 Fraktion der Christlich Demokrat… 1980-11-04 1983-03-29
#> 6 Abelein Manfred 10 Fraktion der Christlich Demokrat… 1983-03-29 1987-02-18To cite the package ‘btmembers’ in publications use:
Joly, P. (2023). btmembers: Import Data on All Members of the Bundestag since 1949. R package version 0.2.3. https://github.com/jolyphil/btmembers
The package should be cited with the original source.