GDP de México

library(wbstats)
gdp <- wb_data(country = "MX", indicator = "NY.GDP.PCAP.CD", start_date = 1973, end_date = 2022)
summary(gdp)
##     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)
## # 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)
## # 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, aes(x=date, y=NY.GDP.PCAP.CD)) + 
  geom_point()

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

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

Comparación del GDP de Nigeria, Haití y Kenya

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

Conclusión

Con R es posible acceder directamente a la base de datos del Banco Mundial y hacer comparaciones de los distintos temas. En esta ocasión se utilizaron los datos para hacer gráficas del crecimiento (y actual estancamiento) del GDP de México. Igualmente se puede hacer la comparación entre distintos países dentro de la misma gráfica. Para utilizar la base de datos se necesita tener el código de dos letras de cada país y la clave del indicador que se desea analizar, el cual se puede encontrar en el link de la página de internet.