Análisis del PIB
Mtro. Said Beltran
2026-01-01
0.1 PIB por Entidad Federativa
0.1.1 Descripción
En esta práctica se utilizará el lenguaje de programación R para procesar información estadística del Producto Interno Bruto por Entidad Federativa (PIBE) en 2020, con base en información del INEGI. A partir de la base original en formato Excel, se seleccionará y limpiará la información necesaria para generar un archivo en formato .csv, el cual podrá ser unido posteriormente en QGIS con la capa geográfica de las entidades federativas de México.
0.2 Preparar el ambiente de trabajo
0.2.1 Limpiar el entorno
# Borra todos los objetos del entorno
rm(list = ls())
# Libera memoria
gc()## used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
## Ncells 543753 29.1 1210350 64.7 686460 36.7
## Vcells 993518 7.6 8388608 64.0 1876162 14.4# Muestra en qué carpeta estás trabajando
getwd()## [1] "C:/Users/brand/Desktop/iCloudDrive/DESK2025SAID/CLASES 20262/LABORATORIO 8/practica10"#Ubicar carpeta en la pestaña de Session > Set working > Choose0.3 Instalar y cargar paqueterías
0.3.1 Instalar paqueterías
install.packages(c("readxl", "dplyr", "stringr", "readr", "janitor","openxlsx"))0.3.2 Cargar paqueterías
library(readxl)## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.4.3library(dplyr)## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.3##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(stringr)## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.4.3library(readr)## Warning: package 'readr' was built under R version 4.4.3library(janitor)## Warning: package 'janitor' was built under R version 4.4.3##
## Adjuntando el paquete: 'janitor'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.test0.4 Cargar archivo excel INEGI
0.4.1 cargar excel
archivo_excel <- "PIBE2020.xlsx"
archivo_excel## [1] "PIBE2020.xlsx"excel_sheets(archivo_excel)## [1] "Página 1"0.4.2 Leer hoja del archivo
pibe_raw <- read_excel(
path = archivo_excel,
sheet = "Página 1",
skip = 5,
col_names = FALSE
)## New names:
## • `` -> `...1`
## • `` -> `...2`
## • `` -> `...3`head(pibe_raw, 15)## # A tibble: 15 × 3
## ...1 ...2 ...3
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Indicador Área… 2020
## 2 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 0 Es… 2206…
## 3 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 01 A… 3071…
## 4 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 02 B… 8396…
## 5 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 03 B… 1519…
## 6 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 04 C… 5005…
## 7 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 05 C… 8435…
## 8 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 06 C… 1481…
## 9 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 07 C… 3372…
## 10 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 08 C… 8087…
## 11 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 09 C… 3293…
## 12 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 10 D… 2862…
## 13 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 11 G… 1019…
## 14 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 12 G… 2899…
## 15 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 13 H… 3649…dim(pibe_raw)## [1] 49 3str(pibe_raw)## tibble [49 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ...1: chr [1:49] "Indicador" "Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federativa, base 2018 > Por actividad económica y entid"| __truncated__ "Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federativa, base 2018 > Por actividad económica y entid"| __truncated__ "Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federativa, base 2018 > Por actividad económica y entid"| __truncated__ ...
## $ ...2: chr [1:49] "Área geográfica" "0 Estados Unidos Mexicanos" "01 Aguascalientes" "02 Baja California" ...
## $ ...3: chr [1:49] "2020" "22069934.772000004" "307125.68299999996" "839693.34" ...0.5 Limpiar la base de datos
0.5.1 Eliminar filas vacías
pibe_limpia <- pibe_raw %>%
remove_empty("rows")
head(pibe_limpia, 15)## # A tibble: 15 × 3
## ...1 ...2 ...3
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Indicador Área… 2020
## 2 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 0 Es… 2206…
## 3 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 01 A… 3071…
## 4 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 02 B… 8396…
## 5 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 03 B… 1519…
## 6 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 04 C… 5005…
## 7 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 05 C… 8435…
## 8 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 06 C… 1481…
## 9 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 07 C… 3372…
## 10 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 08 C… 8087…
## 11 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 09 C… 3293…
## 12 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 10 D… 2862…
## 13 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 11 G… 1019…
## 14 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 12 G… 2899…
## 15 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad federati… 13 H… 3649…0.5.2 Renombrar columnas principales
names(pibe_limpia)[1:3] <- c(
"indicador",
"entidad",
"pibe_2020"
)
head(pibe_limpia)## # A tibble: 6 × 3
## indicador entidad pibe_2020
## <chr> <chr> <chr>
## 1 Indicador Área g… 2020
## 2 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad fed… 0 Esta… 22069934…
## 3 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad fed… 01 Agu… 307125.6…
## 4 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad fed… 02 Baj… 839693.34
## 5 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad fed… 03 Baj… 151931.29
## 6 Cuentas nacionales > Producto interno bruto por entidad fed… 04 Cam… 500514.7…0.6 Seleccionar variables de interés
0.6.1 Filtrar entidades
pibe_mexico <- pibe_limpia %>%
filter(
!is.na(entidad),
entidad != "Área geográfica",
entidad != "0 Estados Unidos Mexicanos",
entidad != "Otras entidades federativas"
) %>%
select(entidad, pibe_2020)
head(pibe_mexico, 15)## # A tibble: 15 × 2
## entidad pibe_2020
## <chr> <chr>
## 1 01 Aguascalientes 307125.68299999996
## 2 02 Baja California 839693.34
## 3 03 Baja California Sur 151931.29
## 4 04 Campeche 500514.726
## 5 05 Coahuila de Zaragoza 843597.571
## 6 06 Colima 148143.273
## 7 07 Chiapas 337240.435
## 8 08 Chihuahua 808710.891
## 9 09 Ciudad de México 3293855.3080000007
## 10 10 Durango 286240.782
## 11 11 Guanajuato 1019446.377
## 12 12 Guerrero 289968.16
## 13 13 Hidalgo 364939.79400000005
## 14 14 Jalisco 1624208.871
## 15 15 México 2035392.3220.6.2 Limpiar nombres entidades
pibe_mexico <- pibe_mexico %>%
mutate(
entidad = str_remove(entidad, "^[0-9]{2} "),
entidad = str_trim(entidad),
pibe_2020 = round(as.numeric(pibe_2020), 3)
)
head(pibe_mexico, 15)## # A tibble: 15 × 2
## entidad pibe_2020
## <chr> <dbl>
## 1 Aguascalientes 307126.
## 2 Baja California 839693.
## 3 Baja California Sur 151931.
## 4 Campeche 500515.
## 5 Coahuila de Zaragoza 843598.
## 6 Colima 148143.
## 7 Chiapas 337240.
## 8 Chihuahua 808711.
## 9 Ciudad de México 3293855.
## 10 Durango 286241.
## 11 Guanajuato 1019446.
## 12 Guerrero 289968.
## 13 Hidalgo 364940.
## 14 Jalisco 1624209.
## 15 México 2035392.str(pibe_mexico)## tibble [33 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ entidad : chr [1:33] "Aguascalientes" "Baja California" "Baja California Sur" "Campeche" ...
## $ pibe_2020: num [1:33] 307126 839693 151931 500515 843598 ...summary(pibe_mexico)## entidad pibe_2020
## Length:33 Min. : 135083
## Class :character 1st Qu.: 292042
## Mode :character Median : 492302
## Mean : 689685
## 3rd Qu.: 816457
## Max. :3293855
## NA's :10.6.3 Revisar estructura final
head(pibe_mexico, 15)## # A tibble: 15 × 2
## entidad pibe_2020
## <chr> <dbl>
## 1 Aguascalientes 307126.
## 2 Baja California 839693.
## 3 Baja California Sur 151931.
## 4 Campeche 500515.
## 5 Coahuila de Zaragoza 843598.
## 6 Colima 148143.
## 7 Chiapas 337240.
## 8 Chihuahua 808711.
## 9 Ciudad de México 3293855.
## 10 Durango 286241.
## 11 Guanajuato 1019446.
## 12 Guerrero 289968.
## 13 Hidalgo 364940.
## 14 Jalisco 1624209.
## 15 México 2035392.str(pibe_mexico)## tibble [33 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ entidad : chr [1:33] "Aguascalientes" "Baja California" "Baja California Sur" "Campeche" ...
## $ pibe_2020: num [1:33] 307126 839693 151931 500515 843598 ...summary(pibe_mexico)## entidad pibe_2020
## Length:33 Min. : 135083
## Class :character 1st Qu.: 292042
## Mode :character Median : 492302
## Mean : 689685
## 3rd Qu.: 816457
## Max. :3293855
## NA's :10.7 Exportar base para QGIS
0.7.1 Guardar archivo CSV
library(openxlsx)
# Exportar archivo
write.xlsx(pibe_mexico, "PIBE2020_MX.xlsx", overwrite = TRUE)