Indicadores del banco mundial

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#install.packages("WDI")
#install.packages("wbstats")
#install.packages("tidyverse")

Información de un país

library(wbstats)
gdp_data<- wb_data(country = "MX", indicator= "NY.GDP.PCAP.CD", start_date = 1973, end_date = 2022)
summary(gdp_data)

##     iso2c              iso3c             country               date     
##  Length:49          Length:49          Length:49          Min.   :1973  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:1985  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :1997  
##                                                           Mean   :1997  
##                                                           3rd Qu.:2009  
##                                                           Max.   :2021  
##  NY.GDP.PCAP.CD        unit            obs_status          footnote        
##  Min.   :  981.5   Length:49          Length:49          Length:49         
##  1st Qu.: 2569.2   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median : 5650.0   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 5751.7                                                           
##  3rd Qu.: 9068.3                                                           
##  Max.   :10928.9                                                           
##   last_updated       
##  Min.   :2022-09-16  
##  1st Qu.:2022-09-16  
##  Median :2022-09-16  
##  Mean   :2022-09-16  
##  3rd Qu.:2022-09-16  
##  Max.   :2022-09-16

head(gdp_data)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country  date NY.GDP.PCAP.CD unit  obs_status footnote last_upda…¹
##   <chr> <chr> <chr>   <dbl>          <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>     
## 1 MX    MEX   Mexico   1973           981. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 2 MX    MEX   Mexico   1974          1242. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 3 MX    MEX   Mexico   1975          1476. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 4 MX    MEX   Mexico   1976          1454. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 5 MX    MEX   Mexico   1977          1301. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 6 MX    MEX   Mexico   1978          1589. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## # … with abbreviated variable name ¹​last_updated

tail(gdp_data)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country  date NY.GDP.PCAP.CD unit  obs_status footnote last_upda…¹
##   <chr> <chr> <chr>   <dbl>          <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>     
## 1 MX    MEX   Mexico   2016          8745. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 2 MX    MEX   Mexico   2017          9288. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 3 MX    MEX   Mexico   2018          9687. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 4 MX    MEX   Mexico   2019          9950. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 5 MX    MEX   Mexico   2020          8432. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 6 MX    MEX   Mexico   2021          9926. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## # … with abbreviated variable name ¹​last_updated

library(ggplot2)
ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD)) + 
  geom_point()

ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD)) + 
  geom_col()

ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD)) + 
  geom_col(fill="red") +
  geom_point(color = "blue")

Información de varios paises

more_gdp_data <- wb_data(country = c("NG","HT","KE"),
                          indicator = "NY.GDP.PCAP.CD",
                          start_date = 1981,end_date =2015)
ggplot(more_gdp_data,aes(x=date, y=NY.GDP.PCAP.CD,color = country,shape = country)) +
  geom_point()

Conclusiones

A través de esta herramienta, aprendimos a importar una base de datos directamente de las librerias cargadas en la nube, con lo cual, analizamos los datos para mostrar los indicadores del Banco Mundial, en este caso para un país (México) y para varios paises (Nigeria, Haití y Kenia).

Observándose de esta forma, que el Producto Interno Bruto Per Capita ha aumentado considerablemente para Mexico desde 1980, mientras que Haití y Kenia han tenido un crecimiento mucho más lento, y Nigeria tuvó una fuerte caída en el periodo de 1995.

R es un programa que facilitó la optimización gráfica para poder comparar cada uno de los elementos analizados, y demostrar su versatilidad de uso.