#install.packages("WDI")
#install.packages("wbstats")
#install.packages("tidyverse")
#install.packages("ggplot")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 ¹last_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 ¹last_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") more_gdp_data <- wb_data(country= "US", indicator = "NY.GDP.PCAP.CD", start_date = 1973, end_date = 2022)En esta actividad se buscaba extraer información del Banco Mundial y para ello fue necesiario primero bajar librerías y paquetes que respalden las funciones que se harían. Primero extraíamos los datos de México e indicamos que se extraiga la información desde 1973 hasta el 2022 el cual pudimos conocer que en Mexico de los años mencionados su GDP esta entre un mínimo de 981 y un máximo de 10928 y que en el 2010 se tuvo un mayor incremento de el GDP, y de ahi usamos el comando de more:gdp_data para obtener la información de GDP de otros países.