API DEL BANCO MUNDIAL

WBSTATS

Prepare un documento en Rmardown Mostrando ejemplos de acceso a la información, para la API wbstats del Banco Mundial. Explicando en cada caso la sintaxis de los comandos empleados.

Es importante saber con que informacion contamos y para esto de utilizarán los comandos disponibles en el paquete.

lo primero que debemos hacer es descagr y cargar la libreria “Wbstats” este es un paquete R para buscar y descargar datos de la API de Worl Bank

wb_cachelist

Para saber los países disponibles, los indicadores y otra información relevante hacemos uso del comando “wb_cachelist”

library(wbstats)
#Usamos el comando "str" para  mostrar todos los detalles de los objetos en memoria y para evitar mostrar todos estos detalles agregamos el comando max.level
str(wb_cachelist, max.level = 1)

## List of 8
##  $ countries    : tibble [304 × 18] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ indicators   : tibble [16,649 × 8] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ sources      : tibble [63 × 9] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ topics       : tibble [21 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ regions      : tibble [48 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ income_levels: tibble [7 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ lending_types: tibble [4 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ languages    : tibble [23 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)

wb_indicators

# Usamos el comando "wb_indicators" para acceder a todos los indicadores disponibles en el API del Banco Mundial, donde muestra mas informacion como el ID del indicador, el nombre, una breve descripcion, etc. 
#Argumentos: "lang="es" para que brinde la informacion en español. Si no se especifica, el inglés es el valor predeterminado.
Indicadores<-wb_indicators(lang = "es")
head(Indicadores)

## # A tibble: 6 × 8
##   indicator_id         indicator     unit  indic…¹ sourc…² topics sourc…³ source
##   <chr>                <chr>         <lgl> <chr>   <chr>   <list>   <dbl> <chr> 
## 1 1.0.HCount.1.90usd   Tasa de Inci… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## 2 1.0.HCount.2.5usd    Tasa de Inci… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## 3 1.0.HCount.Mid10to50 Tasa de Inci… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## 4 1.0.HCount.Ofcl      Tasa Oficial… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## 5 1.0.HCount.Poor4uds  Tasa de Inci… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## 6 1.0.HCount.Vul4to10  Tasa de inci… NA    Tasa d… Tabula… <df>        37 <NA>  
## # … with abbreviated variable names ¹indicator_desc, ²source_org, ³source_id

wb_search

Buscar datos disponibles de un tema/indicador en particular

# solo le brindamos el nombre del indicador/tema de interes, agregamos “extra = TRUE” Para devolver todas las columnas para el marco de datos de los “indicadores”.
pobreza<-wb_search("poverty", extra = TRUE)
head(pobreza)

## # A tibble: 6 × 8
##   indicator_id         indicator     unit  indic…¹ sourc…² topics sourc…³ source
##   <chr>                <chr>         <lgl> <chr>   <chr>   <list>   <dbl> <chr> 
## 1 1.0.HCount.1.90usd   Poverty Head… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## 2 1.0.HCount.2.5usd    Poverty Head… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## 3 1.0.HCount.Mid10to50 Middle Class… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## 4 1.0.HCount.Ofcl      Official Mod… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## 5 1.0.HCount.Poor4uds  Poverty Head… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## 6 1.0.HCount.Vul4to10  Vulnerable (… NA    The po… LAC Eq… <df>        37 LAC E…
## # … with abbreviated variable names ¹indicator_desc, ²source_org, ³source_id

#Otra opcion es: En "pattern" ingresamos el patron que queremos que busque R, "fields" se refiere a los campos donde va a hacer la busqueda, de esta manera nos devolverá un dataframe con el ID, el nombre del indicador y su respectiva descripción de todos los indicadores que cumplen o se parecen al patron que le indicamos. El ID es muy importante y lo usaremos mas adelante
GDP_per_cap<-wb_search(pattern = "GDP per cap", fields = "indicator") 
head(GDP_per_cap)

## # A tibble: 6 × 3
##   indicator_id       indicator                                           indic…¹
##   <chr>              <chr>                                               <chr>  
## 1 6.0.GDPpc_constant GDP per capita, PPP (constant 2011 international $) GDP pe…
## 2 NV.AGR.PCAP.KD.ZG  Real agricultural GDP per capita growth rate (%)    The gr…
## 3 NY.GDP.PCAP.CD     GDP per capita (current US$)                        GDP pe…
## 4 NY.GDP.PCAP.CN     GDP per capita (current LCU)                        GDP pe…
## 5 NY.GDP.PCAP.KD     GDP per capita (constant 2010 US$)                  GDP pe…
## 6 NY.GDP.PCAP.KD.ZG  GDP per capita growth (annual %)                    Annual…
## # … with abbreviated variable name ¹indicator_desc

Nota: No todas las devoluciones de datos tienen soporte para otros idiomas además del inglés, si la devolución específica no es compatible con el idioma solicitado de manera predeterminada, devolverá NA. las opciones de idiomas son: English: “en” Spanish: “es” French: “fr” Arabic: “ar” Mandarin: “zh”

Hacer una consulta de tal manera que muestre el ID del indicador “GDP Per Capita”, su respectivo nombre y descripción.

#El ID permite que se junte con diferente bases de diferente datos. Es una base de datos relacional que se relaciona por el ID.
#argumentos: "pattern" para indicar el patron que queremos que busque R, "fields" se refiere a los campos donde va a hacer la busqueda.
#le indicamos que busque el patron "GDP per capita" en el campo de "indicator"

GDP<-wb_search(pattern = "GDP per capita", fields = "indicator")
head(GDP)

## # A tibble: 6 × 3
##   indicator_id       indicator                                           indic…¹
##   <chr>              <chr>                                               <chr>  
## 1 6.0.GDPpc_constant GDP per capita, PPP (constant 2011 international $) GDP pe…
## 2 NV.AGR.PCAP.KD.ZG  Real agricultural GDP per capita growth rate (%)    The gr…
## 3 NY.GDP.PCAP.CD     GDP per capita (current US$)                        GDP pe…
## 4 NY.GDP.PCAP.CN     GDP per capita (current LCU)                        GDP pe…
## 5 NY.GDP.PCAP.KD     GDP per capita (constant 2010 US$)                  GDP pe…
## 6 NY.GDP.PCAP.KD.ZG  GDP per capita growth (annual %)                    Annual…
## # … with abbreviated variable name ¹indicator_desc

wb_countries

Buscar paises disponibles.

#Nos brinda el nombre de los paises, la region, el iso2c, iso3c, latitud, entre otros datos.
#argumentos: El único argumento que necesita es “lang” para determinar el idioma y si no se especifica devuelve la respuesta en ingles de forma predeterminada.
paises_disp<-wb_countries()
head(paises_disp)

## # A tibble: 6 × 18
##   iso3c iso2c country     capit…¹ longi…² latit…³ regio…⁴ regio…⁵ region admin…⁶
##   <chr> <chr> <chr>       <chr>     <dbl>   <dbl> <chr>   <chr>   <chr>  <chr>  
## 1 ABW   AW    Aruba       Oranje…   -70.0   12.5  LCN     ZJ      Latin… <NA>   
## 2 AFE   ZH    Africa Eas… <NA>       NA     NA    <NA>    <NA>    Aggre… <NA>   
## 3 AFG   AF    Afghanistan Kabul      69.2   34.5  SAS     8S      South… SAS    
## 4 AFR   A9    Africa      <NA>       NA     NA    <NA>    <NA>    Aggre… <NA>   
## 5 AFW   ZI    Africa Wes… <NA>       NA     NA    <NA>    <NA>    Aggre… <NA>   
## 6 AGO   AO    Angola      Luanda     13.2   -8.81 SSF     ZG      Sub-S… SSA    
## # … with 8 more variables: admin_region_iso2c <chr>, admin_region <chr>,
## #   income_level_iso3c <chr>, income_level_iso2c <chr>, income_level <chr>,
## #   lending_type_iso3c <chr>, lending_type_iso2c <chr>, lending_type <chr>, and
## #   abbreviated variable names ¹capital_city, ²longitude, ³latitude,
## #   ⁴region_iso3c, ⁵region_iso2c, ⁶admin_region_iso3c

wb_cache

Descargar una copia actualizada de “wb_cachelist” en español.

#descargando caché en español. Solo le pasamos el a "pattern" para indicar el patron que queremos que busque Rrgumento lang="es"
wb_cachelist_espanol <- wb_cache(lang = "es")
#Acceder a la brecha de pobreza usando los datos descargados en español
# Argumentos: "pattern" para indicar el patron que queremos que busque R
brecha_pobreza <- wb_search(pattern = "Brecha de Pobreza", cache = wb_cachelist_espanol)
head(brecha_pobreza)

## # A tibble: 6 × 3
##   indicator_id      indicator                              indicator_desc       
##   <chr>             <chr>                                  <chr>                
## 1 1.0.PGap.1.90usd  Brecha de Pobreza ($1.90 al día)       La Brecha de Pobreza…
## 2 1.0.PGap.2.5usd   Brecha de Pobreza ($2.50 al día)       La Brecha de Pobreza…
## 3 1.0.PGap.Poor4uds Brecha de Pobreza ($4 al día)          La Brecha de Pobreza…
## 4 1.1.PGap.1.90usd  Brecha de Pobreza ($1.90 al día)-Rural La Brecha de Pobreza…
## 5 1.1.PGap.2.5usd   Brecha de Pobreza ($2.50 al día)-Rural La Brecha de Pobreza…
## 6 1.1.PGap.Poor4uds Brecha de Pobreza ($4 al día)-Rural    La Brecha de Pobreza…

wb_data

Mostrar el crecimiento poblacional desde 2005 hasta 2015

#como argumento se pone el ID del indicador de interes, en el argumento "startdate" se debe poner la fecha de inicio desde donde buscamos la informacion luego "enddate"corresponde a la ultima fecha que queremos sobre el indicador.

crecimiento_pob <- wb_data(indicator = "SP.POP.GROW", start_date = 2005, end_date = 2015)
head(crecimiento_pob)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country  date SP.POP.GROW unit  obs_status footnote last_updated
##   <chr> <chr> <chr>   <dbl>       <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>      
## 1 AW    ABW   Aruba    2005      1.29   <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16  
## 2 AW    ABW   Aruba    2006      0.799  <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16  
## 3 AW    ABW   Aruba    2007      0.392  <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16  
## 4 AW    ABW   Aruba    2008      0.134  <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16  
## 5 AW    ABW   Aruba    2009      0.0888 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16  
## 6 AW    ABW   Aruba    2010      0.210  <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16

Hacer una consulta donde se presente el valor más reciente del acceso a la alectricidad.

library(wbstats)
eg_data <- wb_data(country = c("IN"), indicator = 'EG.ELC.ACCS.ZS', mrv = 1)
View(eg_data)

Mostrar la poblacion total de todos los paises

#Argumentos: ingresamos el ID del indicador de interes y por default sino especificamos los paises, r seleeciona todos. 
poblacion <- wb_data("SP.POP.TOTL")
head(poblacion)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country      date SP.POP.TOTL unit  obs_status footnote last_upd…¹
##   <chr> <chr> <chr>       <dbl>       <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>    
## 1 AF    AFG   Afghanistan  2021    39835428 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## 2 AF    AFG   Afghanistan  2020    38928341 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## 3 AF    AFG   Afghanistan  2019    38041757 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## 4 AF    AFG   Afghanistan  2018    37171922 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## 5 AF    AFG   Afghanistan  2017    36296111 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## 6 AF    AFG   Afghanistan  2016    35383028 <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16
## # … with abbreviated variable name ¹last_updated

wb_topics

Mostrar los temas de indicadores en español disponibles de la API del Banco Mundial.

#Argumentos: El único argumento que necesita es “lang” para determinar el idioma y si no se especifica devuelve la respuesta en ingles de forma predeterminada.
temas<-wb_topics(lang = "es")
head(temas)

## # A tibble: 6 × 3
##   topic_id topic                          topic_desc                            
##      <dbl> <chr>                          <chr>                                 
## 1        1 Agricultura y desarrollo rural Para el 70% de los pobres del mundo q…
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## 6        6 Medio ambiente                 Los recursos naturales y los creados …

wb_sources

#argumentos: El único argumento que necesita es “lang” para determinar el idioma y si no se especifica devuelve la respuesta en ingles de forma predeterminada.
wb_sources()->fuente_datos
head(fuente_datos)

## # A tibble: 6 × 9
##   source_id last_updated source  sourc…¹ sourc…² sourc…³ data_…⁴ metad…⁵ conce…⁶
##       <dbl> <date>       <chr>   <chr>   <lgl>   <lgl>   <lgl>   <lgl>     <dbl>
## 1         1 2021-08-18   Doing … DBS     NA      NA      TRUE    TRUE          3
## 2         2 2022-09-16   World … WDI     NA      NA      TRUE    TRUE          3
## 3         3 2022-09-23   Worldw… WGI     NA      NA      TRUE    TRUE          3
## 4         5 2016-03-21   Subnat… SNM     NA      NA      TRUE    TRUE          3
## 5         6 2022-01-14   Intern… IDS     NA      NA      TRUE    TRUE          4
## 6        11 2013-02-22   Africa… ADI     NA      NA      TRUE    TRUE          3
## # … with abbreviated variable names ¹source_code, ²source_desc, ³source_url,
## #   ⁴data_available, ⁵metadata_available, ⁶concepts

Elabore un inventario de las series disponibles en cada API presente mediante una tabla, para cada API las series disponibles y una breve descripción de la misma.

lab 1

LIDIA MARGARITA

2022-10-12