Creación de una tabla de Ranking de Exportaciones

Importar datos

options (scipen = 999) #para mostrar todos los decimales :)
library(dplyr)
library(readxl)
#Datos
load("G:/Metodos 2020/comercio/data_comercio_exterior_actualizada.RData")

#Pegar nombres paises
nombre_archivo <- "G:/Metodos 2020/comercio/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

#Seleccionar Años
anios_ranking<-2017:2019
data_comercio_exterior %>% 
  filter(anio %in% anios_ranking) ->data_ranking

Cálculo de ranking & porcentajes

data_ranking %>% 
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>% mutate(percent=round(prop.table(total)*100,2)) %>% 
  slice_max(n = 5,order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(),
         data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() -> insumo_reporte
print(insumo_reporte)
##    anio      data rank
## 1  2017 USA|44.52    1
## 2  2017 HND|13.83    2
## 3  2017 GTM|13.75    3
## 4  2017  NIC|7.48    4
## 5  2017  CRI|4.55    5
## 6  2018 USA|44.07    1
## 7  2018 HND|15.34    2
## 8  2018 GTM|14.36    3
## 9  2018  NIC|6.87    4
## 10 2018  CRI|4.39    5
## 11 2019 USA|41.88    1
## 12 2019 GTM|15.95    2
## 13 2019 HND|15.91    3
## 14 2019  NIC|6.68    4
## 15 2019   CRI|4.5    5

Tabla en formato “RAW”

library(tidyr)
insumo_reporte %>% 
pivot_wider(names_from = rank,values_from = data)->mi_tabla
print(mi_tabla)
## # A tibble: 3 x 6
##    anio `1`       `2`       `3`       `4`      `5`     
##   <dbl> <chr>     <chr>     <chr>     <chr>    <chr>   
## 1  2017 USA|44.52 HND|13.83 GTM|13.75 NIC|7.48 CRI|4.55
## 2  2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6.87 CRI|4.39
## 3  2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6.68 CRI|4.5

Tabla en Formato Requerido

library(kableExtra)
mi_tabla %>%
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones periodo 2017 - 2019
anio 1 2 3 4 5
2017 USA|44.52 HND|13.83 GTM|13.75 NIC|7.48 CRI|4.55
2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6.87 CRI|4.39
2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6.68 CRI|4.5
a Elaboración propia con base en datos del BCR

Implementación de funciones personalizadas.

# 1. Tabla en formato RAW
tabla_top_k_raw<-function(df_comercio,top_k=5,anios_ranking,decimales=2
){
library(dplyr)
library(tidyr)
df_comercio %>% 
  filter(anio %in% anios_ranking) %>% 
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>%           
  mutate(percent=round(prop.table(total)*100,decimales)) %>% 
  slice_max(n = top_k,order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(),
         data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() %>% rename(`Año`=anio) %>%
  pivot_wider(names_from = rank,values_from = data)->mi_tabla
  print(mi_tabla)
}
#2. Tabla en formato requerido
tabla_top_k_pretty<-function(df_comercio,
                             top_k=5,
                             anios_ranking,
                             decimales=2,
                             pie_pagina= "Elaboración propia con base en datos del BCR"){
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
df_comercio %>% 
  filter(anio %in% anios_ranking) %>% 
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>%           
  mutate(percent=round(prop.table(total)*100,decimales)) %>% 
  slice_max(n = top_k,order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(),
         data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() %>% rename(`Año`=anio) %>% 
  pivot_wider(names_from = rank,values_from = data) %>% as.data.frame() %>%   kable(caption = paste("Top",top_k,"de Exportaciones periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = pie_pagina)
}

Ejemplos de uso de las Funciones:

tabla_top_k_raw(df_comercio = data_comercio_exterior,
                anios_ranking =2017:2019,
                top_k = 8,
                decimales = 2 )
## # A tibble: 3 x 9
##     Año `1`       `2`       `3`       `4`      `5`      `6`      `7`     `8`    
##   <dbl> <chr>     <chr>     <chr>     <chr>    <chr>    <chr>    <chr>   <chr>  
## 1  2017 USA|44.52 HND|13.83 GTM|13.75 NIC|7.48 CRI|4.55 PAN|2.11 MEX|1.~ DOM|1.~
## 2  2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6.87 CRI|4.39 MEX|2.44 PAN|2.~ DOM|1.~
## 3  2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6.68 CRI|4.5  MEX|2.53 PAN|2.~ DOM|1.~
tabla_top_k_pretty(df_comercio = data_comercio_exterior,
                   anios_ranking =c(2017,2019),
                   top_k = 3,
                   decimales = 5,
                   pie_pagina = "Mi texto Personalizado" )
Top 3 de Exportaciones periodo 2017 - 2019
Año 1 2 3
2017 USA|44.521 HND|13.83431 GTM|13.75393
2019 USA|41.87525 GTM|15.95499 HND|15.9118
a Mi texto Personalizado