lab.knit

title: “Laboratorio Parte 1”

author: “Keiry Margarita Umanzor Portillo”

date: “28/9/2021”

output:

html_document: default

library(kableExtra)
Integrantes <-
  data.frame(
    Integrantes = c(
      "Keiry Margarita Umanzor Portillo",
      "Patricia Lilibeth Portillo Hernández",
      "Iris Leonor Márquez Arévalo"),
    Carne = c("UP17003", "PH17001", "MA15003"))

kable(Integrantes
) %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F)

Integrantes	Carne
Keiry Margarita Umanzor Portillo	UP17003
Patricia Lilibeth Portillo Hernández	PH17001
Iris Leonor Márquez Arévalo	MA15003

1. Compile la información disponible en la “Base de Datos de Comercio Exterior” del BCR, para los años 2018-2020. Y genera una tabla tal como se mostró en las clases (aún no incluya los nombres ISO de los países).

Data de Importaciones

library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/impor")
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
)
#Emsamblar los archivos en un sólo dataframe
data_importaciones <- bind_rows(lista_importacion)

Data de Exportaciones

library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra) 
setwd("C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/expor")
archivos_importar <- list.files()
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)

Uniendo Bases de Datos de Importaciones y Expotaciones 2017-2020

#Cargar paquetes
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 

#Mostrar Tabla (primeros 6 elementos)
data_comercio_exterior %>% filter(anio == 2020, mes == 12) %>% head() %>%
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2017-2020",
        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()

Base de Comercio Exterior 2017-2020
pais	sac	anio	mes	valor_cif	kilogramos_importaciones	valor_fob	kilogramos_exportaciones
Afganistan	8521900000	2020	12	115.53	1.70	0	0
Albania	6403919000	2020	12	114.07	3.85	0	0
Albania	8413910000	2020	12	1282.43	100.39	0	0
Albania	8523491200	2020	12	441.24	5.42	0	0
Albania	8523801900	2020	12	284.23	5.42	0	0
Alemania	0402100000	2020	12	72.23	2.35	0	0
^* Elaboración propia con base en datos del BCR

2. Realice la actualización de la tabla anterior con toda la información disponible para 2021.

Actualizacion base de datos comercio exterior hasta Julio 2021

#Data de importaciones
library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/comercio_impor")
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
)
#Emsamblar los archivos en un sólo dataframe
data_importaciones_21 <- bind_rows(lista_importacion)

#Data de exportaciones
setwd("C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/comercio_expor")
archivos_importar <- list.files()
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_21 <- bind_rows(lista_exportacion)

#Concatenar las tablas de data_importaciones & data_exportaciones
data_importaciones_21 %>% full_join(
  data_exportaciones_21,
  by = c("pais", "sac", "anio", "mes"),
  suffix = c("_importaciones", "_exportaciones")
) -> data_comercio_exterior_update

#Sustitur los Valores Nulos "NA" y guardar en el mismo objeto
data_comercio_exterior_update %>% replace_na(
  list(
    valor_cif = 0,
    valor_fob = 0,
    kilogramos_importaciones = 0,
    kilogramos_exportaciones = 0
  )
) %>%
  arrange(pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior_update

#Unir la tabla de comercio exterior y su actualización
data_comercio_exterior %>% bind_rows(data_comercio_exterior_update) %>%  arrange(pais, anio, mes, sac) ->
  data_comercio_exterior

#Mostrar Tabla (primeros 6 elementos)
data_comercio_exterior %>% filter(anio == 2021, mes == 07) %>% head() %>%
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2017-2021 (Julio)",
        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()

Base de Comercio Exterior 2017-2021 (Julio)
pais	sac	anio	mes	valor_cif	kilogramos_importaciones	valor_fob	kilogramos_exportaciones
Albania	9801002000	2021	7	5115.02	632.00	0	0.0
Alemania	0406400000	2021	7	196.06	7.81	0	0.0
Alemania	0406909000	2021	7	4720.73	680.42	0	0.0
Alemania	0409000000	2021	7	0.00	0.00	85050	21994.0
Alemania	0602100000	2021	7	1024.40	5.00	0	0.0
Alemania	0901113000	2021	7	0.00	0.00	707275	169606.7
^* Elaboración propia con base en datos del BCR

3. Agregue la información estandarizada de los países (nombres iso de los países y regiones,etc, tal como se vio en clases)

library(dplyr)
library(readxl)
library(stringr)
load("C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/data_comercio_exterior_actualizada.RData")
nombre_archivo <-
  "C:/Users/Keiry/Documents/MAE21/nombres_iso_paises.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais" = "nom_pais_esp")) -> data_comercio_exterior

4. Obtenga un ranking, anual, de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, para el periodo 2018-2021

data_comercio_exterior %>%
  mutate(Xpt = round(valor_fob / (valor_cif + valor_fob) * 100, 2)) %>%
  select("iso_3", "anio", "Xpt") %>% head() %>% kable(caption = "Ranking") %>% add_footnote(label =
                                                                                              "Elaboración propia con base en datos del BCR",
                                                                                            notation = "symbol") %>%  kable_styling(bootstrap_options = "hover")

Ranking
iso_3	anio	Xpt
AFG	2017	0
AFG	2017	0
AFG	2017	0
AFG	2017	0
AFG	2017	0
AFG	2017	0
^* Elaboración propia con base en datos del BCR