setwd("~/Practicas")
library(dplyr)
library(knitr)

denue <- read.csv("denue_28_.csv", encoding = "latin1")

empresa_tipo <- denue %>%
  select(nom_estab, municipio, per_ocu) %>%
  mutate(tipo_empresa = case_when(
    per_ocu == "0 a 5 personas" ~ "Microempresa",
    per_ocu == "6 a 10 personas" ~ "Microempresa",
    per_ocu == "11 a 30 personas" ~ "Pequeña empresa",
    per_ocu == "31 a 50 personas" ~ "Pequeña empresa",
    per_ocu == "51 a 100 personas" ~ "Mediana empresa",
    per_ocu == "101 a 250 personas" ~ "Mediana empresa",
    per_ocu == "251 y más personas" ~ "Grande empresa",
    TRUE ~ "No especificado" 
  ))

kable(head(empresa_tipo, 10), caption = "Muestra de Empresas Clasificadas")
Muestra de Empresas Clasificadas
nom_estab municipio per_ocu tipo_empresa
7 ADELANTE AGRICULTORES Aldama 0 a 5 personas Microempresa
ACUACAM Aldama 0 a 5 personas Microempresa
ACUACULTIVO EL TORAL Aldama 6 a 10 personas Microempresa
ACUACULTIVOS EL PORVENIR Abasolo 0 a 5 personas Microempresa
ACUACULTIVOS FAZ MORA Abasolo 6 a 10 personas Microempresa
ACUACULTIVOS LA JOLLA SP DE RL Soto la Marina 0 a 5 personas Microempresa
ACUACULTIVOS SANTO TOMAS S.P.R. DE RL ACUAMEX Abasolo 0 a 5 personas Microempresa
ACUACULTURA TECNIFICADA DE TAMAULIPAS Aldama 11 a 30 personas Pequeña empresa
ACUICULTURA SIN NOMBRE Altamira 0 a 5 personas Microempresa
AEROFUMIGACIONES TOVAR Valle Hermoso 6 a 10 personas Microempresa 
total <- empresa_tipo %>% count(per_ocu)
kable(head(total, 10), caption = "Muestra de Empresas Clasificadas")
Muestra de Empresas Clasificadas
per_ocu n
0 a 5 personas 128839
101 a 250 personas 689
11 a 30 personas 6983
251 y más personas 467
31 a 50 personas 1304
51 a 100 personas 867
6 a 10 personas 9411