library(data.table)##
## Adjuntando el paquete: 'data.table'## The following object is masked from 'package:base':
##
## %notin%jul26 <- fread("2026_JULIO.csv")names(jul26)## [1] "DESPACHO CIFRADO" "OPERACION"
## [3] "DESTINACION" "REGIMEN"
## [5] "OFICIALIZACION" "CANCELACION"
## [7] "AÑO" "MES"
## [9] "ADUANA" "COTIZACION"
## [11] "MEDIO TRANSPORTE" "CANAL"
## [13] "ITEM" "PAIS ORIGEN"
## [15] "PAIS PROCEDENCIA/DESTINO" "USO"
## [17] "UNIDAD MEDIDA ESTADISTICA" "CANTIDAD ESTADISTICA"
## [19] "KILO NETO" "KILO BRUTO"
## [21] "FOB DOLAR" "FLETE DOLAR"
## [23] "SEGURO DOLAR" "IMPONIBLE DOLAR"
## [25] "IMPONIBLE GS" "AJUSTE A INCLUIR"
## [27] "AJUSTE A DEDUCIR" "POSICION "
## [29] "RUBRO" "DESC CAPITULO"
## [31] "DESC PARTIDA" "DESC POSICION"
## [33] "MERCADERIA" "MARCA ITEM"
## [35] "ACUERDO" "NUMERO SUBITEM"
## [37] "CANTIDAD SUBITEM" "PRECION UNITARIO SUBITEM"
## [39] "DESC SUBITEM" "MARCA SUBITEM"
## [41] "DERECHO" "ISC"
## [43] "SERVICIO" "RENTA"
## [45] "IVA" "OTROS"
## [47] "TOTAL"dim(jul26)## [1] 522061 47Me interesa conocer el pais del cual se importan mas cosas.
table(jul26$`PAIS ORIGEN`) |> sort(decreasing = TRUE) |> cbind() |> head()## [,1]
## CN - CHINA 140886
## BR - BRASIL 116844
## PY - PARAGUAY 105484
## US - ESTADOS UNIDOS DE AMERICA 22390
## KR - COREA DEL SUR 15511
## DE - ALEMANIA 14159De china viene la mayor cantidad de productos en junio pero… que cosas se trae de alla?
jul26_Sel <- table(jul26[`PAIS ORIGEN` == "CN - CHINA", "RUBRO"]) |> sort(decreasing = TRUE) |>
cbind() |> head()
jul26_Sel## [,1]
## VEHICULOS 20133
## REPUESTOS (AUTOPARTE) 14269
## INFORMATICA Y TELECOMUNICACIONES 13788
## JUGUETES 12041
## BIENES DE CAPITAL 9469
## MANUFACTURAS DE TEJIDOS ( PRENDAS Y COMPLEMENTOS DE VESTIR) 9076Ahora me interesa conocer la exportacion total a paises fronterizos (Argentina, Brasil y Bolivia).
Buscamos los identificativos de los paises.
table(jul26[, `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO`]) |> cbind()## [,1]
## 5
## AE - EMIRATOS ARABES UNIDOS 2627
## AF - AFGANISTAN 2
## AL - ALBANIA 26
## AO - ANGOLA 16
## AR - ARGENTINA 37917
## ARGENTINA 16
## AT - AUSTRIA 337
## AU - AUSTRALIA 42
## AZ - AZERBAIJAN 4
## BA - BOSNIA-HERZEGOVINA 7
## BD - BANGLADESH 339
## BE - BELGICA 534
## BG - BULGARIA 73
## BH - BAHREIN 6
## BO - BOLIVIA 5619
## BR - BRASIL 192763
## BY - BIELORRUSIA 2
## BZ - BELICE 12
## CA - CANADA 310
## CD - REPUBLICA DEMOCRATICA DEL CONGO 6
## CG - CONGO 28
## CH - SUIZA 2058
## CI - COSTA DE MARFIL 12
## CL - CHILE 18920
## CM - CAMERUN 2
## CN - CHINA 89947
## CO - COLOMBIA 5360
## CR - COSTA RICA 244
## CU - CUBA 13
## CW - CURACAO 4
## CY - CHIPRE 30
## CZ - REPUBLICA CHECA 446
## DE - ALEMANIA 14700
## DK - DINAMARCA 110
## DO - R.DOMINICANA 84
## DZ - ARGELIA 1
## EC - ECUADOR 621
## EE - ESTONIA 31
## EG - EGIPTO 155
## ES - ESPA\\A 16402
## FI - FINLANDIA 198
## FO - ISLAS FEROE 1
## FR - FRANCIA 5746
## GA - GABON 22
## GB - REINO UNIDO 847
## GE - GEORGIA 84
## GH - GHANA 18
## GM - GAMBIA 98
## GN - GUINEA 2
## GR - GRECIA 74
## GT - GUATEMALA 196
## GW - GUINEA BISSAU 13
## HK - HONG KONG 6743
## HN - HONDURAS 89
## HR - CROACIA 32
## HU - HUNGRIA 504
## ID - INDONESIA 983
## IE - IRLANDA 121
## IL - ISRAEL 1882
## IN - INDIA 3623
## IQ - IRAK 32
## IT - ITALIA 8678
## JO - JORDANIA 57
## JP - JAPON 6046
## KH - CAMBOYA(KAMPUCHEA) 419
## KI - KIRIBATI 1
## KR - COREA DEL SUR 12508
## KW - KUWAIT 2
## LB - LIBANO 256
## LI - LIECHTENSTEIN 83
## LK - SRI LANKA 45
## LR - LIBERIA 2
## LT - LITUANIA 16
## LU - LUXEMBURGO 14
## LV - LETONIA 1113
## MA - MARRUECOS 56
## MK - REPUBLICA DE MACEDONIA DEL NORTE 42
## MM - MYANMAR 7
## MT - MALTA 3
## MW - MALAWI 14
## MX - MEXICO 5350
## MY - MALASIA 420
## MZ - MOZAMBIQUE 4
## NI - NICARAGUA 21
## NL - PAISES BAJOS 1756
## NO - NORUEGA 12
## NP - NEPAL 8
## NZ - NUEVA ZELANDA 47
## OM - OMAN 1
## PA - PANAMA 8353
## PE - PERU 1269
## PH - FILIPINAS 38
## PK - PAKISTAN 299
## PL - POLONIA 404
## PR - PUERTO RICO 66
## PT - PORTUGAL 1532
## PY - PARAGUAY 259
## QA - QATAR 2
## RO - RUMANIA 102
## RS - SERBIA 11
## RU - RUSIA 252
## SA - ARABIA SAUDITA 72
## SC - SEYCHELLES Y DEPENDENCIAS 4
## SD - SUDAN 2
## SE - SUECIA 489
## SG - SINGAPUR 539
## SI - ESLOVENIA 4
## SK - ESLOVAQUIA 17
## SL - SIERRA LEONA 16
## SR - SURINAN 12
## SV - EL SALVADOR 200
## SY - SIRIA 26
## TH - TAILANDIA 545
## TN - TUNEZ 10
## TR - TURQUIA 3520
## TT - TRINIDAD Y TOBAGO 1
## TW - TAIWAN 2840
## UA - UCRANIA 4
## US - ESTADOS UNIDOS DE AMERICA 39897
## UY - URUGUAY 9084
## VE - VENEZUELA 131
## VN - VIETNAM 2661
## XK - KOSOVO 24
## YS - MONTENEGRO 2
## ZA - SUDAFRICA 22
## ZG - ZA FRCA GLOBAL 1189
## ZT - ZA FRCA TRANSTRADE 43Argentina tiene 2 entradas distintas, vamos a unificarlo.
jul26_Des <- jul26[`PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` == "ARGENTINA", `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` := "AR - ARGENTINA"]
table(jul26_Des[, `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO`]) |> cbind()## [,1]
## 5
## AE - EMIRATOS ARABES UNIDOS 2627
## AF - AFGANISTAN 2
## AL - ALBANIA 26
## AO - ANGOLA 16
## AR - ARGENTINA 37933
## AT - AUSTRIA 337
## AU - AUSTRALIA 42
## AZ - AZERBAIJAN 4
## BA - BOSNIA-HERZEGOVINA 7
## BD - BANGLADESH 339
## BE - BELGICA 534
## BG - BULGARIA 73
## BH - BAHREIN 6
## BO - BOLIVIA 5619
## BR - BRASIL 192763
## BY - BIELORRUSIA 2
## BZ - BELICE 12
## CA - CANADA 310
## CD - REPUBLICA DEMOCRATICA DEL CONGO 6
## CG - CONGO 28
## CH - SUIZA 2058
## CI - COSTA DE MARFIL 12
## CL - CHILE 18920
## CM - CAMERUN 2
## CN - CHINA 89947
## CO - COLOMBIA 5360
## CR - COSTA RICA 244
## CU - CUBA 13
## CW - CURACAO 4
## CY - CHIPRE 30
## CZ - REPUBLICA CHECA 446
## DE - ALEMANIA 14700
## DK - DINAMARCA 110
## DO - R.DOMINICANA 84
## DZ - ARGELIA 1
## EC - ECUADOR 621
## EE - ESTONIA 31
## EG - EGIPTO 155
## ES - ESPA\\A 16402
## FI - FINLANDIA 198
## FO - ISLAS FEROE 1
## FR - FRANCIA 5746
## GA - GABON 22
## GB - REINO UNIDO 847
## GE - GEORGIA 84
## GH - GHANA 18
## GM - GAMBIA 98
## GN - GUINEA 2
## GR - GRECIA 74
## GT - GUATEMALA 196
## GW - GUINEA BISSAU 13
## HK - HONG KONG 6743
## HN - HONDURAS 89
## HR - CROACIA 32
## HU - HUNGRIA 504
## ID - INDONESIA 983
## IE - IRLANDA 121
## IL - ISRAEL 1882
## IN - INDIA 3623
## IQ - IRAK 32
## IT - ITALIA 8678
## JO - JORDANIA 57
## JP - JAPON 6046
## KH - CAMBOYA(KAMPUCHEA) 419
## KI - KIRIBATI 1
## KR - COREA DEL SUR 12508
## KW - KUWAIT 2
## LB - LIBANO 256
## LI - LIECHTENSTEIN 83
## LK - SRI LANKA 45
## LR - LIBERIA 2
## LT - LITUANIA 16
## LU - LUXEMBURGO 14
## LV - LETONIA 1113
## MA - MARRUECOS 56
## MK - REPUBLICA DE MACEDONIA DEL NORTE 42
## MM - MYANMAR 7
## MT - MALTA 3
## MW - MALAWI 14
## MX - MEXICO 5350
## MY - MALASIA 420
## MZ - MOZAMBIQUE 4
## NI - NICARAGUA 21
## NL - PAISES BAJOS 1756
## NO - NORUEGA 12
## NP - NEPAL 8
## NZ - NUEVA ZELANDA 47
## OM - OMAN 1
## PA - PANAMA 8353
## PE - PERU 1269
## PH - FILIPINAS 38
## PK - PAKISTAN 299
## PL - POLONIA 404
## PR - PUERTO RICO 66
## PT - PORTUGAL 1532
## PY - PARAGUAY 259
## QA - QATAR 2
## RO - RUMANIA 102
## RS - SERBIA 11
## RU - RUSIA 252
## SA - ARABIA SAUDITA 72
## SC - SEYCHELLES Y DEPENDENCIAS 4
## SD - SUDAN 2
## SE - SUECIA 489
## SG - SINGAPUR 539
## SI - ESLOVENIA 4
## SK - ESLOVAQUIA 17
## SL - SIERRA LEONA 16
## SR - SURINAN 12
## SV - EL SALVADOR 200
## SY - SIRIA 26
## TH - TAILANDIA 545
## TN - TUNEZ 10
## TR - TURQUIA 3520
## TT - TRINIDAD Y TOBAGO 1
## TW - TAIWAN 2840
## UA - UCRANIA 4
## US - ESTADOS UNIDOS DE AMERICA 39897
## UY - URUGUAY 9084
## VE - VENEZUELA 131
## VN - VIETNAM 2661
## XK - KOSOVO 24
## YS - MONTENEGRO 2
## ZA - SUDAFRICA 22
## ZG - ZA FRCA GLOBAL 1189
## ZT - ZA FRCA TRANSTRADE 43Ahora hacemos el calculo…
jul26_Des <- jul26_Des[`PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` %in% c("AR - ARGENTINA", "BO - BOLIVIA", "BR - BRASIL") & OPERACION == "EXPORTACION"]
jul26_Des <- jul26_Des[, .N, by = `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO`]
jul26_Des[, .(total_exportado = sum(N))]## total_exportado
## <int>
## 1: 96048Eso fue lo exportado a paises fronterizos. Su frecuencia relativa y porcentual es…
jul26_Des <- jul26[`PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` == "ARGENTINA", `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` := "AR - ARGENTINA"]
jul26_rel <- jul26_Des[OPERACION == "EXPORTACION", .N, by = `PAIS PROCEDENCIA/DESTINO`]
jul26_rel <- jul26_rel[, freq_rel := round(N/sum(N), 9)][`PAIS PROCEDENCIA/DESTINO` %in% c("AR - ARGENTINA", "BO - BOLIVIA", "BR - BRASIL")][, .(freq_rel = sum(freq_rel))][, freq_porc := freq_rel * 100]
jul26_rel |> head()## freq_rel freq_porc
## <num> <num>
## 1: 0.8355342 83.55342Los paises fronterizos representan el 83% de las exportaciones del mes de julio.