(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe pacha.dev/blogși a contribuit cu drag la R-Bloggers). (Puteți raporta problema despre conținutul de pe această pagină aici)
Doriți să vă împărtășiți conținutul pe R-Bloggers? Faceți clic aici dacă aveți un blog sau aici dacă nu.
Dacă această postare vă este utilă, vă cer o donație minimă pentru a -mi cumpăra o cafea. Acesta va fi folosit pentru a continua eforturile mele open source. Explicația completă este aici: un mesaj personal de la un contribuabil open source.
Puteți să -mi trimiteți întrebări pentru blog folosind acest formular și să vă abonați pentru a primi un e -mail atunci când există o nouă postare.
Am adăugat informații comerciale 2023 și informații despre PIB, pe lângă noile parcele care cred că sunt mai ușor de înțeles decât cele anterioare: https://shiny.tradestatistics.io.
În 2017, a trebuit să descarc TradeDataSets și am realizat că obținerea accesului la ONU Comtrade în America Latină a fost deosebit de grea, deoarece universitățile locale nu aveau acces instituțional la acestea.
Am menționat acest lucru colegilor de la PUC Chile și am decis să trimitem prin e -mail Națiunile Unite pentru a cere permisiunea de a obține datele cu un acces de 48 de ore, astfel încât să le pot descărca și să returnez seturile de date. Ei au fost de acord că pot împărtăși un set de date derivat cu pași de curățare/transformare, dar nu să pot returna datele brute, iar eu am făcut asta. Am curățat setul de date cât am putut și am folosit fluxuri oglindite pentru consecvență (adică, cifrele bazate pe importator sunt mai fiabile).
Nouă ani mai târziu, acest proiect continuă și este satisfăcător să primiți e -mailuri din America Latină și din alte regiuni în curs de dezvoltare care utilizează acest lucru. Pentru înregistrare, nu l -am studiat niciodată în mod oficial sau informatică. Am învățat SQL, NGINX și REST API -uri citind Stack Overflow și experimentând pentru a crea acest serviciu.
Puteți descărca datele de pe site -ul web în format CSV/Excel sau puteți instala pachetul R de la CRAN cu:
install.packages("tradestatistics")
Documentația pachetului acoperă mai multe exemple (https://docs.ropensci.org/tradestatistics/articles/basic-usage.html). Iată un exemplu simplu:
library(tradestatistics)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
# Bilateral aggregate trade between the United Kingdom, France and Germany 2020-2023
yr <- ots_create_tidy_data(
years = 2020:2023,
reporters = "GBR",
partners = c("FRA", "DEU"),
table = "yrp"
)
yr2 <- yr |>
pivot_longer(
cols = c("trade_value_usd_exp", "trade_value_usd_imp"),
names_to = "trade_flow",
values_to = "trade_value_usd"
) |>
mutate(
trade_flow = recode(trade_flow,
"trade_value_usd_exp" = "Exports",
"trade_value_usd_imp" = "Imports"
)
)
ggplot(yr2, aes(x = year, y = trade_value_usd / 1e9, fill = trade_flow)) +
geom_col(position = "dodge") +
facet_wrap(~partner_name, ncol = 2) +
labs(
title = "UK bilateral trade with France and Germany",
subtitle = "2020-2023, in billion USD",
x = "Year",
y = "Trade value (billion USD)",
fill = "Trade flow"
) +
theme_minimal(base_size = 13) +
theme(legend.position = "top") +
tintin::scale_fill_tintin_d()
