#Cargar Paquetes
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra) #para mostrar "bonitas" las tablas en el documento
#Establecer directorio de trabajo
setwd("C:/Users/ileom/OneDrive/Escritorio/Comercio MA15003/M")
#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"),
                          col_types=cols(pais="c", 
                                         sac="c", 
                                         anio="d", 
                                         mes="d", 
                                         valor_cif="d", 
                                         kilogramos="d"),
                          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 2 317.40 8.16
Canada 0409000000 2017 3 673.18 836.10
Canada 0409000000 2017 4 171.17 600.00
Canada 0409000000 2017 5 330.09 660.00
Canada 0409000000 2017 6 149.46 437.50
Canada 0511100000 2017 3 18988.60 30.00
* Elaboración propia con base en datos del BCR

#Cargar Paquetes
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra) #para mostrar "bonitas" las tablas en el documento
#Establecer directorio de trabajo
setwd("C:/Users/ileom/OneDrive/Escritorio/Comercio MA15003/X")
#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"),
                           col_types=cols(pais="c",
                                  sac="c",
                                  anio="d",
                                  mes="d",
                                  valor_fob="d",
                                  kilogramos="d"),
                          
                          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 2 100.00 26.0
Canada 0106190000 2017 6 580.00 10.0
Canada 0106900000 2017 1 3491.55 11.0
Canada 0106900000 2017 2 4791.20 14.0
Canada 0106900000 2017 3 5516.00 17.0
Canada 0106900000 2017 4 5019.50 14.5
* Elaboración propia con base en datos del BCR

#Cargar paquetes
library(dplyr)
library(tidyr)
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 3.6.3
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 4 58.06 0.92 0 0
Afganistan 6812999000 2017 4 88.38 1.39 0 0
Afganistan 8487900000 2017 4 20.93 0.33 0 0
Afganistan 8511800000 2017 4 98.93 1.56 0 0
Afganistan 8708930000 2017 4 62.18 0.98 0 0
Afganistan 9028200000 2017 4 130.06 2.05 0 0
* Elaboración propia con base en datos del BCR

#Guardado del objeto data_comercio_exterior
save(data_comercio_exterior,file = "C:/Users/ileom/OneDrive/Escritorio/Comercio MA15003/data_comercio_exterior.RData")