1. Con base en la información disponible en la “Base de Datos de Comercio Exterior” del BCR,incluida en el archivo .RData disponible para esta tarea, para los años 2018-2020.

Genera una tabla tal como se mostró en las clases (aún no incluya los nombres ISO de los países). Muestre un head de 10 casos.

library(dplyr)
library(kableExtra)
load("data_comercio_exterior.RData")
anios_ranking<-2018:2020
data=filter(data_comercio_exterior, anio %in% 2018:2020)

head(data,10) |> kable(caption ="El Salvador: Base de Importaciones 2018-2020",
        align="c") %>%
  kable_classic() %>% 
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation="symbol")
El Salvador: Base de Importaciones 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 0 0
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 0 0
Afganistan 6104620000 2018 10 946.01 722.28 0 0
Afganistan 6105100000 2018 10 9405.39 7181.03 0 0
Afganistan 6106100000 2018 10 1353.32 1725.55 0 0
Afganistan 6405900000 2018 10 2260.03 1725.55 0 0
Afganistan 8206000000 2018 10 6.56 5.02 0 0
Afganistan 6404110000 2019 2 7752.13 6748.03 0 0
Afganistan 6405100000 2019 2 508.03 442.24 0 0
Afganistan 6405900000 2019 2 12.45 10.85 0 0
* Elaboración propia con base en datos del BCR

2. Agregue la información estandarizada de los países (nombres iso de los países y regiones, etc, tal como se vio en clases).

Muestre un head de 10 casos.

library(readxl)
master_paises_iso <- read_excel("C:/Users/abreg/Downloads/master_paises_iso.xlsx")

data2=left_join(data,master_paises_iso, by = c( "pais" = "nom_pais_esp" ))

data2= select(data2,pais, iso_3, anio,mes, everything())

head(data2,10)|> kable(caption ="Base de Comercio Exterior 2018 - 2020 estandarizada",
        align="c") %>%
  kable_classic() %>% 
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation="symbol")
Base de Comercio Exterior 2018 - 2020 estandarizada
pais iso_3 anio mes sac valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones nom_pais_ingles iso_2 codigo_pais…5 codigo_pais…6 region cod_region sub_region cod_sub_region region_intermedia cod_region_intermedia …13
Afganistan AFG 2018 6 0806200000 6448.43 1463.92 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 6104220000 3153.37 2407.61 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 6104620000 946.01 722.28 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 6105100000 9405.39 7181.03 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 6106100000 1353.32 1725.55 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 6405900000 2260.03 1725.55 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2018 10 8206000000 6.56 5.02 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2019 2 6404110000 7752.13 6748.03 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2019 2 6405100000 508.03 442.24 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan AFG 2019 2 6405900000 12.45 10.85 0 0 Afghanistan AF 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
* Elaboración propia con base en datos del BCR

3. Obtenga un ranking, anual, de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, para el periodo 2018-2020.

Presente sus resultados en el siguiente formato: 

library(kableExtra)
mi_tabla %>%
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones periodo 2018 - 2020
anio 1 2 3 4 5
2018 USA|44.07% HND|15.34% GTM|14.36% NIC|6.87% CRI|4.39%
2019 USA|41.88% GTM|15.95% HND|15.91% NIC|6.68% CRI|4.5%
2020 USA|35.73% GTM|16.9% HND|15.21% NIC|7.65% CRI|5.21%

Note: aElaboración propia con base en datos del BCR