#librerias
library(dplyr)
library(readxl)
library(tidyr)
library(kableExtra)

#datos
load("data_comercio_exterior.RData")

Base de Datos de Comercio Exterior

#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.

data_comercio_exterior %>% 
  head(10) %>% kable(caption = "Base de Datos de Comercio Exterior")%>% kable_styling()
Base de Datos de Comercio Exterior
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
Afganistan 4010390000 2017 4 58.06 0.92 0 0
Afganistan 6812999000 2017 4 88.38 1.39 0 0
Afganistan 8487900000 2017 4 20.93 0.33 0 0
Afganistan 8511800000 2017 4 98.93 1.56 0 0
Afganistan 8708930000 2017 4 62.18 0.98 0 0
Afganistan 9028200000 2017 4 130.06 2.05 0 0
Afganistan 6913100000 2017 12 650.43 5.49 0 0
Afganistan 7326209000 2017 12 2.00 0.01 0 0
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 0 0
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 0 0

Base de datos con nombres ISO

#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.

iso <- "master_paises_iso.xlsx"
nombres_iso <- read_excel(iso)

data_comercio_exterior %>% 
  left_join(nombres_iso, by = c("pais" = "nom_pais_esp")) ->data_comercio_exterior

data_comercio_exterior %>% 
  head(10) %>% kable(caption = "Base de datos con nombres ISO") %>% kable_styling()
Base de datos con nombres ISO
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones nom_pais_ingles iso_2 iso_3 codigo_pais…5 codigo_pais…6 region cod_region sub_region cod_sub_region region_intermedia cod_region_intermedia …13
Afganistan 4010390000 2017 4 58.06 0.92 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6812999000 2017 4 88.38 1.39 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8487900000 2017 4 20.93 0.33 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8511800000 2017 4 98.93 1.56 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8708930000 2017 4 62.18 0.98 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 9028200000 2017 4 130.06 2.05 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6913100000 2017 12 650.43 5.49 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 7326209000 2017 12 2.00 0.01 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142

Ranking 5 Socios comerciales

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

anios_ranking <- 2018:2020
data_comercio_exterior %>% 
  filter(anio %in% anios_ranking) -> data_ranking

data_ranking %>% 
  group_by(anio, iso_3) %>% 
  summarise(total = sum(valor_fob)) %>% 
  mutate(porcentaje = round(prop.table(total)*100,2)) %>% 
  slice_max(n=5, order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(), data = paste(iso_3,"|", porcentaje, sep = "")) %>% 
  select(anio, data, rank) %>% 
  as.data.frame() -> insumo_reporte

insumo_reporte %>% 
 pivot_wider(names_from = rank, values_from = data) -> mi_tabla

mi_tabla %>% 
  kable(caption = paste("Top",5,"socios comerciales",", periodo",min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>% 
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Top 5 socios comerciales , 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