# Directorio de trabajo para importaciones
setwd("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/Practicas de métodos/Comercio exterior/Importaciones")

# Lectura masiva de archivos delimitados por pipe (|)
archivos_importar <- list.files()

lista_importacion <- lapply(
  archivos_importar,
  FUN = read_delim,
  delim = "|",
  col_names = c("pais", "sac", "anio", "mes", "valor_cif", "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_cif = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)

# Ensamblar dataframes en un único objeto
data_importaciones <- bind_rows(lista_importacion)

# Visualización de muestra
data_importaciones %>% 
  head() %>% 
  kable(
    format = "html", 
    caption = "El Salvador: Base Muestra de Importaciones",
    align = "c"
  ) %>% 
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), 
    full_width = TRUE, 
    position = "center"
  ) %>% 
  add_footnote(label = "Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco Central de Reserva (BCR)", notation = "symbol")

# Directorio de trabajo para exportaciones
setwd("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/Practicas de métodos/Comercio exterior/Exportaciones")

# Lectura masiva de archivos
archivos_exportar <- list.files()

lista_exportacion <- lapply(
  archivos_exportar,
  FUN = read_delim,
  delim = "|",
  col_names = c("pais", "sac", "anio", "mes", "valor_fob", "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_fob = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)

# Ensamblar dataframes en un único objeto
data_exportaciones <- bind_rows(lista_exportacion)

# Visualización de muestra
data_exportaciones %>% 
  head() %>% 
  kable(
    format = "html", 
    caption = "El Salvador: Base Muestra de Exportaciones", 
    align = "c"
  ) %>% 
  kable_styling(
    bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"), 
    full_width = TRUE, 
    position = "center"
  ) %>% 
  add_footnote(label = "Fuente: Elaboración propia con base en datos del Banco Central de Reserva (BCR)", notation = "symbol")

# Mostrar primeros países del catálogo
herramientas_mostrar_paises() %>% 
  head() %>% 
  kable(caption = "Catálogo de Países", align = "c") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

# Mostrar regiones
herramientas_mostrar_regiones() %>% 
  head() %>% 
  kable(caption = "Catálogo de Regiones", align = "c") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

# Mostrar catálogo general en formato tabla
herramientas_mostrar_paises_en_tabla() %>% 
  head() %>% 
  kable(caption = "Matriz Geográfica Completa", align = "c") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

# Cálculo de IVCR para el capítulo '01' (2022-2026)
Resultados_IVCR <- data.frame(
  "años" = 2022:2026,
  "IVCR" = sapply(
    X = 2022:2026, 
    FUN = indicadores_IVCR_capitulo, 
    codigo_pais = 840, 
    capitulo = "01"
  )
)

Resultados_IVCR %>% 
  kable(align = "c", caption = "Evolución del Índice IVCR (Capítulo 01)") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

# Cálculo de Índice de Balassa para el capítulo '01' (2023-2024)
Resultados_Balassa <- data.frame(
  "años" = 2023:2025,
  "IB" = sapply(
    X = 2023:2025, 
    FUN = indicadores_Balassa_capitulo, 
    codigo_pais = 840, 
    capitulo = "01"
  )
)

Resultados_Balassa %>% 
  kable(align = "c", caption = "Evolución del Índice de Balassa (Capítulo 01)") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")

#Seleccionar Años
anios_ranking<-2022:2026
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)

library(tidyr)
insumo_reporte %>% 
pivot_wider(names_from = rank,values_from = data)->mi_tabla
print(mi_tabla)

mi_tabla %>%
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")