Creacion de tablas importaciones.
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra) #para mostrar "bonitas" las tablas en el documento
#Establecer directorio de trabajo
setwd("C:/Users/Melvin/Desktop/Metodos/comercio_ exterior/Importaciones")
#Nombres de los archivos en el directorio de trabajo (sólo deben estar los archivos a leer)
archivos_importar<-list.files()
#Leer los archivos del directorio de trabajo
lista_importacion<-lapply(archivos_importar,
FUN = read_delim,delim="|",
col_names=c("pais",
"sac",
"anio",
"mes",
"valor_cif",
"kilogramos"),
skip=1)
#Emsamblar los archivos en un sólo dataframe
data_importaciones<-bind_rows(lista_importacion)
#Mostrar las tablas en formato html (es para esta publicación)
data_importaciones %>% head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020 (Julio)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020 (Julio)
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_cif
|
kilogramos
|
|
Groenlandia (Din)
|
2710199900
|
2017
|
02
|
317.40
|
8.16
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
03
|
673.18
|
836.10
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
04
|
171.17
|
600.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
05
|
330.09
|
660.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
06
|
149.46
|
437.50
|
|
Canada
|
0511100000
|
2017
|
03
|
18988.60
|
30.00
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Creacion de la tabla de exportaciones
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra) #para mostrar "bonitas" las tablas en el documento
#Establecer directorio de trabajo
setwd("C:/Users/Melvin/Desktop/Metodos/comercio_ exterior/Exportaciones")
#Nombres de los archivos en el directorio de trabajo (sólo deben estar los archivos a leer)
archivos_importar<-list.files()
#Leer los archivos del directorio de trabajo
lista_exportacion<-lapply(archivos_importar,
FUN = read_delim,delim="|",
col_names=c("pais",
"sac",
"anio",
"mes",
"valor_fob",
"kilogramos"),
skip=1)
#Emsamblar los archivos en un sólo dataframe
data_exportaciones<-bind_rows(lista_exportacion)
#Mostrar las tablas en formato html (es para esta publicación)
data_exportaciones %>% head() %>% kable(caption="Base de Exportaciones 2017-2020 (Julio)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
Base de Exportaciones 2017-2020 (Julio)
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_fob
|
kilogramos
|
|
Canada
|
0106190000
|
2017
|
02
|
100.00
|
26.0
|
|
Canada
|
0106190000
|
2017
|
06
|
580.00
|
10.0
|
|
Canada
|
0106900000
|
2017
|
01
|
3491.55
|
11.0
|
|
Canada
|
0106900000
|
2017
|
02
|
4791.20
|
14.0
|
|
Canada
|
0106900000
|
2017
|
03
|
5516.00
|
17.0
|
|
Canada
|
0106900000
|
2017
|
04
|
5019.50
|
14.5
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Creación de la tabla de Comercio Exterior.
- Se ha ejecutado un full_join entre las tablas de data_importaciones y data_exportaciones, como concecuencia hay partidas que no tendrán datos,por ejemplo un producto que no se fabrica en el país tendrá solo datos de importaciones, y en exportaciones aparecerá como “NA”, equivalente a un valor “nulo”, pero no cero.
- En R, las operaciones con un “NA” dan como resultado un “NA”, por lo tanto se deben sustituir los “NA” con ceros en este caso, ya que esto si tiene sentido económico y lógico al momento de realizar operaciones con las columnas de la tabla.
Para esta ultima operación se utiliza el comando replace_na del paquete tidyr.
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
#Concatenar las tablas de data_importaciones & data_exportaciones
data_importaciones %>% full_join(
data_exportaciones,
by=c("pais","sac","anio","mes"),
suffix=c("_importaciones","_exportaciones"))->data_comercio_exterior
#Sustitur los Valores Nulos "NA" y guardar en el mismo objeto
data_comercio_exterior %>% replace_na(list(valor_cif=0,
valor_fob=0,
kilogramos_importaciones=0,
kilogramos_exportaciones=0)) %>%
arrange(pais,anio,mes,sac) ->data_comercio_exterior #Se hizo la asignación al final de la instrucción.
#Mostrar Tabla (primeros 6 elementos)
data_comercio_exterior %>% head() %>%
kable(caption="Base de Comercio Exterior 2017-2020 (Julio)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2017-2020 (Julio)
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_cif
|
kilogramos_importaciones
|
valor_fob
|
kilogramos_exportaciones
|
|
Afganistan
|
4010390000
|
2017
|
04
|
58.06
|
0.92
|
0
|
0
|
|
Afganistan
|
6812999000
|
2017
|
04
|
88.38
|
1.39
|
0
|
0
|
|
Afganistan
|
8487900000
|
2017
|
04
|
20.93
|
0.33
|
0
|
0
|
|
Afganistan
|
8511800000
|
2017
|
04
|
98.93
|
1.56
|
0
|
0
|
|
Afganistan
|
8708930000
|
2017
|
04
|
62.18
|
0.98
|
0
|
0
|
|
Afganistan
|
9028200000
|
2017
|
04
|
130.06
|
2.05
|
0
|
0
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Para Guardar la Tabla de Comercio Exterior.
- Con esto podremos usar la Tabla en otros análisis sin tener que volver a procesar los archivos.
- El comando save permite guardar objetos individuales del enviroment en archivos individuales, con formato .RData
#Guardado del objeto data_comercio_exterior
save(data_comercio_exterior,file = "C:/Users/Melvin/Desktop/Metodos/comercio_ exterior/data_comercio_exterior.RData")
Como Cargar nuestra tabla en otro script de analisis:
- El comando load permite cargar objetos en el enviroment que se encuentran cargados en archivos .Rdata.
load("C:/Users/Melvin/Desktop/Metodos/comercio_ exterior/data_comercio_exterior.RData")