1. Exportación de acero de Perú

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title: "Exportaciones de acero"

output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    theme: journal
    social: menu
    source_code: embed
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(rio)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(dplyr)
library(tidyverse)
library(modelsummary)
library(kableExtra)
library(cluster)
library(sf)
```

```{r stup, include=FALSE}
library(rio)
partida_peru_eeuu = import("export_acero_x_partida.xlsx")
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
partida_peru_eeuu <- partida_peru_eeuu %>%
  mutate(`Descripción Arancelaria` = str_replace(`Descripción Arancelaria`, ".*?\\bDEMAS\\b\\s*", ""))
partida_peru_eeuu <- partida_peru_eeuu %>%
  arrange(Monto)
```


1. Exportación de acero de Perú {data-icon="fa-signal"}
===================================== 
Column {data-width=300}
-------------------------------------------------------------------------------------------------------

### Principales partidas de acero hacia EE.UU. 

```{r}
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(stringr)
library(scales)
library(plotly)

# Ajustar los nombres en dos líneas para que se vean mejor en el tooltip
partida_peru_eeuu <- partida_peru_eeuu %>%
  mutate(`Descripción Arancelaria` = str_wrap(`Descripción Arancelaria`, width = 25))

# Crear el gráfico base
grafico <- ggplot(partida_peru_eeuu, aes(x = reorder(`Descripción Arancelaria`, Monto), y = Monto, text = `Descripción Arancelaria`)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "#1F497D", width = 0.7) +
  geom_text(aes(label = comma(Monto)), hjust = -9, nudge_y = max(partida_peru_eeuu$Monto) * 0.08, 
            size = 3.5, color = "black", fontface = "bold") +  
  coord_flip() +
  theme_minimal(base_size = 14) +
  labs(x = "", y = "Valor FOB (MILES US$)", title = "Descripción Arancelaria de las partidas de acero") +
  theme(
    axis.text.y = element_blank(),  # Ocultar nombres en el eje Y
    axis.ticks.y = element_blank(),
    axis.text.x = element_text(size = 6, color = "black"),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold", size = 16),
    panel.grid.major.y = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    plot.margin = margin(10, 10, 10, 10),  # Aumentar margen derecho
    clip = "off"  
  ) +
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0, 0.2)))  # Más espacio a la derecha

# Convertir a gráfico interactivo con tooltips
grafico_interactivo <- ggplotly(grafico, tooltip = "text")

# Mostrar el gráfico
grafico_interactivo
```


Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------

### Comparación entre la exportación de acero hacia Estados Unidos y el resto del mundo

```{r}
peru_vs_mundo <- data.frame(
  País = c("Estados Unidos", "Mundo"),
  Monto = c(5904, 305819)
)

# Crear el gráfico
comparacion = ggplot(peru_vs_mundo, aes(x = País, y = Monto, fill = País)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.5) +
  geom_text(aes(label = scales::comma(Monto)), vjust = -0.5, fontface = "bold") +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
  scale_fill_manual(values = c("Perú" = "steelblue", "Mundo" = "firebrick")) +
  labs(
    title = "Exportaciones de acero de Perú",
    subtitle = "Comparación entre la exportación hacia Estados Unidos y el mundo",
    y = "Valor FOB (MILES US$)",
    x = NULL
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none",
        plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5),
        plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5))
comparacion
```