Banco Mundial

NYC

Instalar paquetes

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

Información de 1 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 países

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

Podemos observar gracias a las bases de datos generadas por el banco mundial, que en la década del 2000 a 2010 son los máximos años históricos de donde muestran las graficas un aumento en el PIB de la ciudad analizada, después podemos observar una bajada en la curva significando la entrada de la pandemia para en consecuencia volver a tener una estabilización en los próximos años.