Literal 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(readr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(knitr)
library(readxl)
library(kableExtra) 

load("C:/Users/x3/Downloads/data_comercio_exterior.RData")


 data_comercio_exterior %>% head(10)%>% 
  kable(caption ="El Salvador: Base de Comercio Exterior 2018-2020",digits = 4)%>%
   kable_classic() %>% 
  add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR")%>% kable_styling()
El Salvador: Base de Comercio Exterior 2018-2020
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
a Elaboración propia con base en datos del BCR

Literal 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.

nombre_archivo <- "C:/Users/x3/Downloads/master_paises_iso.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
nombres_iso_paises<-nombres_iso_paises %>% 
  select(iso_3,region,pais=nom_pais_esp)
union<-data_comercio_exterior
union%>%
  
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais")) -> data_comercio_exterior


anios_ranking<-c(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(percent=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,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() -> insumo_reporte

print(insumo_reporte)
##    anio      data rank
## 1  2018 USA|44.07    1
## 2  2018 HND|15.34    2
## 3  2018 GTM|14.36    3
## 4  2018  NIC|6.87    4
## 5  2018  CRI|4.39    5
## 6  2019 USA|41.88    1
## 7  2019 GTM|15.95    2
## 8  2019 HND|15.91    3
## 9  2019  NIC|6.68    4
## 10 2019   CRI|4.5    5
## 11 2020 USA|35.73    1
## 12 2020  GTM|16.9    2
## 13 2020 HND|15.21    3
## 14 2020  NIC|7.65    4
## 15 2020  CRI|5.21    5

Literal 3

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

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

data_ranking %>%  
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>% 
  mutate(percent=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, "|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% 
  as.data.frame()->insumo_reporte
library(tidyr)
insumo_reporte %>% 
pivot_wider(names_from = rank, values_from = data)->mi_tabla

library(kableExtra)
mi_tabla %>% 
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones periodo",
                        min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking),
                        " datos en porcentaje de las exportaciones totales."
                       )) %>% 
  add_footnote(label = "Elaboracion propia en base a datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones periodo 2018 - 2020 datos en porcentaje de las exportaciones totales.
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: aElaboracion propia en base a datos del BCR