Laboratorio 1, parte 1

INTEGRANTES:

APELLIDOS NOMBRES CARNET PARTICIPACIÓN
CRUZ RUIZ LINDA STEPHANIE CR19015 \(100\%\)
ESCAMILLA MORALES CARLOS JONATHAN EM15025 \(100\%\)
FLORES MELENDEZ JENIFER SARAI FM19017 \(100\%\)

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)

Importando datos de importaciones

library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/Importaciones/")
nombres_archivos_importar <- list.files()
lista_importacion <- lapply(nombres_archivos_importar, FUN = read_delim,
                            "|", col_names = c("pais","sac","anio","mes",
                                               "valor_cif", "kg"),
  col_types = cols( pais = "c", sac = "c", anio = "d",  mes = "d", valor_cif = "d",
    kg = "d"
  ),
  skip = 1
)
                            
data_importaciones<- bind_rows(lista_importacion)
data_importaciones %>% head() %>% kable(caption = "Importaciones de El Salvador 2018-2020 ",
                                        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
Importaciones de El Salvador 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kg
Canada 0404900000 2018 2 68040.00 18810.00
Canada 0404900000 2018 3 92725.74 25528.60
Canada 0404900000 2018 4 92546.45 25525.00
Canada 0404900000 2018 6 91531.00 25525.00
Canada 0405100000 2018 6 26.56 20.00
Canada 0511100000 2018 1 16365.04 23.65
* Elaboración propia con base en datos del BCR

Importando datos de exportaciones

library(readr)
library(dplyr)
library(data.table)
setwd("C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/Exportaciones/")
nombres_archivos_importar2 <- list.files()
lista_exportacion <- lapply(nombres_archivos_importar2, FUN = read_delim,
                            "|", col_names= c("pais","sac","anio","mes",
                                              "valor_fob ", "kg"),
  col_types = cols( pais = "c", sac = "c", anio = "d", mes = "d", valor_cif = "d",
  kg = "d"),
  skip = 1
)
                
data_exportaciones<- bind_rows(lista_exportacion)
data_exportaciones %>% head() %>% kable(caption = "Exportaciones de El Salvador 2018-2020 (Diciembre)",
                                        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
Exportaciones de El Salvador 2018-2020 (Diciembre)
pais sac anio mes valor_fob kg
Canada 0106900000 2018 2 4667.2 15.0
Canada 0106900000 2018 3 4237.1 14.0
Canada 0106900000 2018 4 3918.0 13.5
Canada 0106900000 2018 5 3155.4 10.0
Canada 0106900000 2018 6 3097.4 9.0
Canada 0305720000 2018 2 2702.3 280.0
* Elaboración propia con base en datos del BCR

Crear tabla de comercio exterior

library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)

data_comercio_exterior <- data_importaciones%>% 
  full_join(data_exportaciones,
            by=c("pais", "sac", "anio", "mes"),
            suffix = c("_importaciones", "_exportaciones"))


data_comercio_exterior %>% replace_na(list(valor_cif= 0,
                                           valor_fob = 0,
                                           kg_importaciones= 0,
                                           kg_exportaciones= 0)
)%>% arrange(pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior



data_comercio_exterior%>%  head() %>%
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2018-2020", align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos de BCR", 
               notation = "symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kg_importaciones valor_fob kg_exportaciones
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 NA 0
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 NA 0
Afganistan 6104620000 2018 10 946.01 722.28 NA 0
Afganistan 6105100000 2018 10 9405.39 7181.03 NA 0
Afganistan 6106100000 2018 10 1353.32 1725.55 NA 0
Afganistan 6405900000 2018 10 2260.03 1725.55 NA 0
* Elaboración propia con base en datos de BCR

Guardar tabla

save(data_comercio_exterior, file ="C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/data_comercio_exterior.RData" )

2. Realice la actualización de la tabla anterior con toda la información

disponible para 2021.

Actualización de la data-julio 2021

# Importaciones
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)

setwd( "C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/update/Exportaciones/")
nombres_archivos_importar3 <- list.files()
lista_importacion2 <- lapply(nombres_archivos_importar3, FUN = read_delim,
                            "|", col_names= c("pais","sac","anio", "mes",
                                              "valor_cif", "kg"),
                          col_types = cols( pais = "c", sac = "c", anio = "d",
                                            mes = "d", valor_cif = "d", kg = "d"
  ),  skip =1)
                            
data_importaciones_update<- bind_rows(lista_importacion2)

# Exportaciones
setwd("C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/update/Importaciones/")
nombres_archivos_importar4 <- list.files()
lista_exportacion2 <- lapply(nombres_archivos_importar4, FUN = read_delim,
                            "|", col_names= c("pais","sac","anio","mes",
                                              "valor_fob ", "kg"), 
                           col_types = cols( pais = "c", sac = "c", anio = "d",
                                             mes = "d", valor_cif = "d",kg = "d"
  ), skip = 1 )
data_exportaciones_update<- bind_rows(lista_exportacion2)

#Tabla comercio

data_comercio_exterior_update <- data_importaciones_update%>% 
  full_join(data_exportaciones_update,
            by=c("pais", "sac", "anio", "mes"),
            suffix = c("_importaciones", "_exportaciones"))


data_comercio_exterior_update %>% replace_na(list(valor_cif= 0,
                                           valor_fob = 0,
                                           kg_importaciones= 0,
                                           kg_exportaciones= 0)
)%>% arrange(pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior_update

# Unir la tabla comercio exterior y la actualizacion

data_comercio_exterior%>% bind_rows(data_comercio_exterior_update)%>% 
  arrange( pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior_actualizada

# Guardar tabla actualizada
save( data_comercio_exterior_actualizada, file = "C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/data_comercio_exterior_actualizada.RData"
)

# Mostrar tabla primeros 5 elementos
data_comercio_exterior_actualizada%>% filter( anio == 2021)%>%
  head() %>% 
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2018-2021 (julio)", align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos de BCR", 
               notation = "symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2018-2021 (julio)
pais sac anio mes valor_cif kg_importaciones valor_fob kg_exportaciones
Afganistan 7009920000 2021 5 1653.79 128.82 NA 0
Afganistan 8302419000 2021 5 6902.59 537.65 NA 0
Afganistan 8306290000 2021 5 13067.59 1017.85 NA 0
Afganistan 9401710000 2021 5 1509.76 117.60 NA 0
Afganistan 9403200000 2021 5 10889.81 848.22 NA 0
Afganistan 9403600000 2021 5 3849.79 299.86 NA 0
* Elaboración propia con base en datos de BCR

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

library(readxl)
library(dplyr)
library(kableExtra)
options(scipen = 999999)

nombre_archvo <-"C:/Users/Laptopuser/Desktop/Metodos/nombres_iso_paises.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archvo)

data_comercio_exterior%>% 
  left_join(nombres_iso_paises, by = c("pais"="nom_pais_esp")) %>% head()%>% 
   kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2018-2020",
        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kg_importaciones valor_fob kg_exportaciones nom_pais_ingles iso_2 iso_3 codigo_pais region cod_region sub_region cod_sub_region region_intermedia cod_region_intermedia
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 6104620000 2018 10 946.01 722.28 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 6105100000 2018 10 9405.39 7181.03 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 6106100000 2018 10 1353.32 1725.55 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 6405900000 2018 10 2260.03 1725.55 NA 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
* Elaboración propia con base en datos del BCR