Carnet: JA13009
Creamos la tabla de Importaciones
## Cargamos el directorio de nuestros archivos
setwd("C:/Users/latit/OneDrive/Escritorio/Tarea_Métodos/Comercio/Importaciones")
## Cargamos la libreria que vamos a utilizar
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
archivos_importar<-list.files()
## leemos los archivos
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)
## colocamos todo en un dataframe
data_importaciones<-bind_rows(lista_importacion)
## Mostramos la tabla en formato HTML
data_importaciones %>% head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020 (Agosto)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020 (Agosto)
|
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
|
## Filtramos la lista de importaciones correspondientes a el mes de agosto del año 2020
filter(data_importaciones, mes == 8, anio == 2020)
## # A tibble: 16,083 x 6
## pais sac anio mes valor_cif kilogramos
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Canada 0511100000 2020 8 15416. 59
## 2 Canada 0713334000 2020 8 2251. 9988
## 3 Canada 0713400000 2020 8 662. 382.
## 4 Canada 0811900000 2020 8 24057. 6050.
## 5 Canada 1101000000 2020 8 378. 500
## 6 Canada 1207500000 2020 8 61635. 58512
## 7 Canada 1515909000 2020 8 465. 192
## 8 Canada 1702902000 2020 8 4998. 500.
## 9 Canada 1702909000 2020 8 455. 97
## 10 Canada 1704900000 2020 8 7867. 2306.
## # ... with 16,073 more rows
Creamos la tabla de exportaciones
## Cargamos nuestra libreria
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
## Cargamos el directorio de nuestros datos
setwd("C:/Users/latit/OneDrive/Escritorio/Tarea_Métodos/Comercio/Exportaciones")
archivos_importar<-list.files()
## leemos los archivos
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_cif="d",
kilogramos="d"),
skip=1)
## Colocamos todo en un data frame
data_exportaciones<-bind_rows(lista_exportacion)
## Mostramos la tabla en formato HTML
data_exportaciones %>% head() %>% kable(caption="Base de Exportaciones 2017-2020 (Agosto)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
Base de Exportaciones 2017-2020 (Agosto)
|
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
|
## Filtramos la lista de exportaciones correspondientes a el mes de agosto del año 2020
filter(data_exportaciones, mes == 8, anio == 2020)
## # A tibble: 4,634 x 6
## pais sac anio mes valor_fob kilogramos
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Canada 0602100000 2020 8 6181. 157.
## 2 Canada 0811900000 2020 8 126. 40.7
## 3 Canada 0901113000 2020 8 128349. 27996.
## 4 Canada 0904119000 2020 8 0.7 0.36
## 5 Canada 0910910000 2020 8 702 95.3
## 6 Canada 1207990000 2020 8 700 238.
## 7 Canada 1404903100 2020 8 451. 238.
## 8 Canada 1806320000 2020 8 2640 1055.
## 9 Canada 1901909000 2020 8 4832. 1409.
## 10 Canada 1902190000 2020 8 1450 561.
## # ... with 4,624 more rows
Creamos la tabla de comercio exterior
## Cargamos nuestra libreria
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
## concatenamos ambas tablas
data_importaciones %>% full_join(
data_exportaciones,
by=c("pais","sac","anio","mes"),
suffix=c("_importaciones","_exportaciones"))->data_comercio_exterior
## sustituyo valores nulos(NA)
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
## Mostramos la tabla
data_comercio_exterior %>% head() %>%
kable(caption="Base de Comercio Exterior 2017-2020 (Agosto)",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2017-2020 (Agosto)
|
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
|
## filtramos los datos de comercio exterior para visualizar la balanza comercial del mes de agosto del año 2020
filter(data_comercio_exterior, mes == 8, anio == 2020)
## # A tibble: 19,361 x 8
## pais sac anio mes valor_cif kilogramos_impo~ valor_fob kilogramos_expo~
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Afga~ 4202~ 2020 8 18.9 0.68 0 0
## 2 Afga~ 4202~ 2020 8 7.55 0.27 0 0
## 3 Afga~ 6103~ 2020 8 75.5 2.73 0 0
## 4 Afga~ 6110~ 2020 8 75.5 2.73 0 0
## 5 Afga~ 6117~ 2020 8 9.06 0.33 0 0
## 6 Afga~ 6204~ 2020 8 113. 4.1 0 0
## 7 Afga~ 6211~ 2020 8 227. 8.19 0 0
## 8 Afga~ 6403~ 2020 8 18.9 0.68 0 0
## 9 Afga~ 6405~ 2020 8 37.8 1.37 0 0
## 10 Afga~ 6504~ 2020 8 90.6 3.28 0 0
## # ... with 19,351 more rows
Guardamos la tabla de comercio exterior
## Guardamos nuestra tabla actualizada
save(data_comercio_exterior,file = "C:/Users/latit/OneDrive/Escritorio/Tarea_Métodos/Comercio/data_comercio_exterior.RData")