“World Bank”

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

Informacion del pais

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()

Conclusion

Durante el desarollo de este programa, me di cuenta de que se pueden realizar distintas visualizaciones/modelos para identificar graficamente los datos provenientes de una fuente externa.En este caso del banco mundial. Siendo más especifico, se identifica como es que ya sean los datos del producto interno bruto de Nueva York o incluso países más pequeños, presentan sus mayores datos historicos en la decada de 2010’s sin embargo los datos disponibles durante tiempos pandemicos muestran bajas.