1. Explique las formas de acceder al elemento “j” de ina lista A, que está en la posición “i”de una lista B. Nota: el elemento “j”de la lista tiene la etiqueta “hijo y dentro de la lista B, la lista tiene etiqueta”padre”

i LLAMAMOS AL OBJETO “B”

ii LLAMAR AL ELEMENTO “A” DENTRO DE “B”

iii LLAMAR ALARGUMENTO “j” DENTRO DE “A”

R/B$PADRE[1] o B[[1]]

  1. Explique ¿comó se clasifican la estructura de datos en R studio?

R/La estrucctura de datos de dividen en dos, “homogenias” y “Heterogenias” las homgenias, se componen por, vectores simples y atomicos las heterogenias, se componen por listas y datas frames

  1. Represente gráficamente la instruccion right_join (A,B) a través de un diagrama de Venns y explique su significado practico

R/Representa la union de dos estruccturas de homogenias uniendo variables en común haciendo una misma tabla

knitr::include_graphics("r.JPG")

parte Prática

  1. Elabore una fucion que se llame: “totales_pis_anios”, que use como argumentos el codigo de pais de 3 caracteres para lejir el socio comercialde El salvador y permita obtenerlas exportaciones para un periodoespecifico.
load("C:/Users/moises/Downloads/Christian Moisés Murcia Zepeda - data_parcial_1_2021.RData")
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by=c("pais"="nom_pais_esp"))-> data_join
library(dplyr)
totales_pais_anios<-function(codigo,periodo){
  Exp_Imp_Total<-data_join %>% 
                  group_by(iso_3,anio) %>% 
                  summarise(Exp= sum(valor_fob), 
                            Imp= sum(valor_cif))
  
  Exp_Imp_Total %>% filter(iso_3==codigo, anio %in% periodo)
}
  1. Usando la función creada en el ejercicio 1 y los comandos que sean necesarios, genere la siguiente tabla: (nota ratio es el cociente entre importaciones y exportaciones) PAN=Panamá, BLZ=Belece
library(kableExtra)
## 
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
library(dplyr)
data_join %>%
  filter(iso_3=="PAN",anio==2017:2020) %>%
  group_by(anio) %>% summarise(`Exportaciones_PAN`= sum(valor_fob)/1e6,
            `Importaciones_PAN`= sum(valor_cif)/1e6) %>%
  mutate(`Ratio_PAN`= Exportaciones_PAN / Importaciones_PAN) %>%
  select("anio","Exportaciones_PAN","Importaciones_PAN","Ratio_PAN") %>% head() %>%
  kable(
    caption = "Exportaciones y Importaciones, con Ratio de El Salvador con Panama del periodo de 2017 a 2020")%>%
  footnote(general_title = "Fuente:",
           general = "Elaboración propia parcial1 MAE.")
## Warning in anio == 2017:2020: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la
## longitud de uno menor
Exportaciones y Importaciones, con Ratio de El Salvador con Panama del periodo de 2017 a 2020
anio Exportaciones_PAN Importaciones_PAN Ratio_PAN
2017 28.66906 13.404044 2.138837
2018 33.26081 8.369784 3.973915
2019 35.68042 11.769804 3.031522
2020 15.89959 2.068571 7.686269
Fuente:
Elaboración propia parcial1 MAE. 
library(kableExtra)
library(dplyr)
data_join %>%
  filter(iso_3=="BLZ",anio==2017:2020) %>%
  group_by(anio) %>% summarise(`Exportaciones_BLZ`= sum(valor_fob)/1e6,
            `Importaciones_BLZ`= sum(valor_cif)/1e6) %>%
  mutate(`Ratio_BLZ`= Exportaciones_BLZ / Importaciones_BLZ) %>%
  select("anio","Exportaciones_BLZ","Importaciones_BLZ","Ratio_BLZ") %>% head() %>%
  kable(
    caption = "Exportaciones y Importaciones, con Ratio de El Salvador con Belice del periodo de 2017 a 2020")%>%
  footnote(general_title = "Fuente:",
           general = "Elaboración propia parcial1 MAE.")
## Warning in anio == 2017:2020: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la
## longitud de uno menor
Exportaciones y Importaciones, con Ratio de El Salvador con Belice del periodo de 2017 a 2020
anio Exportaciones_BLZ Importaciones_BLZ Ratio_BLZ
2017 3.082391 0.3624609 8.504064
2018 4.736076 0.1596101 29.672783
2019 4.824193 0.0937788 51.442247
2020 2.669074 0.0589327 45.290213
Fuente:
Elaboración propia parcial1 MAE.

6)Obtenga los indicadores de Balassa, para el capitulo “01”, usando las funciones provistas en clase.

#Indicador de balassa

library(dplyr) library(kableExtra) capitulo<-“01” data_frame(“anios”=2017:2020, “IB_PAN”=sapply(X=2017:2020,FUN = indicadores_Balassa_capitulo ,codigo_pais=591,capitulo=capitulo), “IB_BLZ”=sapply(X=2017:2020,FUN = indicadores_Balassa_capitulo,codigo_pais=84,capitulo=capitulo))%>% kable(caption = “Indicador de Balassa de El Salvador con: Panama y Belice, durante el periodo 2017-2020, para el capitulo “01” del SAC”, digits = 2,align = “l”)%>% kable_styling(bootstrap_options = “striped”, full_width = TRUE)%>% add_footnote(label=“Elaboración propia con base en datos del BCR”, notation=“symbol”) %>% kable_minimal()

  1. Genere una funcion que obtenga un ranking anual, de los “K” principales socios comerciales de El Salvador. #Generacion de la funcion
library(tidyr)
funcion_ranking<-function(anio_inicio,anio_final,ranking_k){ 
data_join %>% 
 filter(anio>=anio_inicio,anio<=anio_final) ->data_rank
      data_rank %>%
      group_by(anio, iso_3) %>%
      summarise(total = sum(valor_fob)) %>%
      mutate(percent = round(prop.table(total) * 100, 2)) %>%
      slice_max(n =ranking_k , order_by = total) %>%
      as.data.frame() %>%
      group_by(anio) %>%
      mutate(ranking = row_number(), 
      data = paste(iso_3, "|", percent, sep = ""))%>%
      select(anio, data, ranking) %>%
      as.data.frame() -> reporte_ranking

return(reporte_ranking)
}


funcion_ranking(2018,2020,ranking_k = 5)%>%
     pivot_wider(names_from = ranking,values_from = data)->aplicar_formato_tabla
## `summarise()` has grouped output by 'anio'. You can override using the
## `.groups` argument.
      pie_pag<-"Elaboración propia con base en informacion del BCR,Elaborado para el Parcial 1 MAE118 2022"
      aplicar_formato_tabla %>%
      kable(caption = paste("Top","5","Socios Comerciales     periodo",2018,2020))%>%
      add_footnote(label = pie_pag) %>% 
      kable_styling(bootstrap_options ="striped", full_width =TRUE)
Top 5 Socios Comerciales periodo 2018 2020
anio 1 2 3 4 5
2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6.87 CRI|4.39
2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6.68 CRI|4.5
2020 USA|36.8 GTM|16.92 HND|15.34 NIC|7.52 CRI|5.08
a Elaboración propia con base en informacion del BCR,Elaborado para el Parcial 1 MAE118 2022