datosdemiercoles_economia_hispam.R

library(tidyverse)
library(gganimate)
# devtools::install_github('rensa/ggflags')
library(ggflags) # https://github.com/rensa/ggflags
library(ggthemes)

# Hecho por Rafa @GonzalezGouveia
# Con gusto para #DatosDeMiercoles, propuesto por @R4DS_es

# leyendo los datos
comercio_hispanoamerica_mundo <- readr::read_csv("https://raw.githubusercontent.com/cienciadedatos/datos-de-miercoles/master/datos/2019/2019-05-01/comercio_hispanoamerica_mundo_agregado.csv")

# calculando importanciones vs exportaciones de alimentos
alimentos_hispam <- comercio_hispanoamerica_mundo %>%
  filter(nombre_comunidad_producto == 'Alimentos') %>%
  group_by(nombre_pais_origen,
           anio) %>%
  summarise(n = n(),
            mean_export_miles = round(mean(valor_exportado_dolares)/1000, 1),
            mean_import_miles = round(mean(valor_importado_dolares)/1000, 1)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(code = case_when(
    nombre_pais_origen == 'Argentina' ~ 'ar',
    nombre_pais_origen == 'Bolivia' ~ 'bo',
    nombre_pais_origen == 'Chile' ~ 'cl',
    nombre_pais_origen == 'Colombia' ~ 'co',
    nombre_pais_origen == 'Costa Rica' ~ 'cr',
    nombre_pais_origen == 'Cuba' ~ 'cu',
    nombre_pais_origen == 'Ecuador' ~ 'ec',
    nombre_pais_origen == 'El Salvador' ~ 'sv',
    nombre_pais_origen == 'Guatemala' ~ 'gt',
    nombre_pais_origen == 'Honduras' ~ 'hn',
    nombre_pais_origen == 'México' ~ 'mx',
    nombre_pais_origen == 'Nicaragua' ~ 'ni',
    nombre_pais_origen == 'Panamá' ~ 'pa',
    nombre_pais_origen == 'Paraguay' ~ 'py',
    nombre_pais_origen == 'Perú' ~ 'pe',
    nombre_pais_origen == 'República Dominicana' ~ 'do',
    nombre_pais_origen == 'Uruguay' ~ 'uy',
    nombre_pais_origen == 'Venezuela' ~ 've'
  ))

# creando objeto gráfico
p <- alimentos_hispam %>%
  ggplot(aes(x = mean_import_miles,
             y = mean_export_miles,
             label = nombre_pais_origen)) +
  # fondo
  geom_text(aes(label = as.character(anio)),
            x = 4.1,
            y = 4,
            color = '#ededed',
            size = 50) +
  # linea del medio
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1,
              color = 'darkgrey', linetype = 2
              ) +
  # banderas con borde
  geom_point(size = rel(14), col = 'black') +
  geom_flag(aes(country = code), size = rel(12)) +
  scale_y_log10() +
  scale_x_log10() +
  labs(title = 'Importaciones vs Exportaciones',
       subtitle = 'Para alimentos en el año {closest_state}',
       x = 'Importaciones',
       y = 'Exportaciones',
       caption = 'Debajo de la línea punteada indica mayores importaciones que exportaciones') +
  # tomando tema de base
  theme_gdocs() +
  # cambiando algunas cosas del tema
  theme(axis.text = element_blank(),
        plot.subtitle = element_text(hjust = 0, size = rel(1.3), face = "plain", colour = 'gray40'),
        axis.title = element_text(face = "plain", colour = 'gray40', size = rel(1.3)),
        axis.line.y = element_line(),
        panel.grid.minor = element_line(colour = 'gray'))

# creando objeto de animación
anim <- p + transition_states(anio,
                              transition_length = 1,
                              state_length = 0.1,
                              wrap = FALSE)

# animando final
animate(anim,
        nframes = 400,
        fps = 50,
        start_pause = 50,
        end_pause = 100)

# guardando animacion como gif
anim_save('datosdemiercoles_economia_hispam.gif')

# Hecho por Rafa @GonzalezGouveia
# Con gusto para #DatosDeMiercoles, propuesto por @R4DS_es