LA IMPORTANCIA DEL CRUDO EN LA ECONOMÍA
Trabajo elaborado para la asignatura “Programación y manejo de datos en la era del Big Data” de la Universitat de València durante el curso 2021-2022. El repo del trabajo está aquí.
La página web de la asignatura y los trabajos de mis compañeros pueden verse aquí.
INTRODUCCIÓN
::include_graphics(here::here("imagenes", "petroleo3.jpeg") ) knitr
Para entender la importancia del crudo en la actualidad, debemos destacar que la economía mundial se mueve con energía y el petróleo sigue siendo hoy en día la principal fuente de energía, siendo el motor principal de las economías de los países más ricos. En el trabajo vamos a exponer algunos datos relevantes sobre el mercado del crudo y la importancia de este mercado en las diferentes economías del mundo.
PRODUCCIÓN 2020
Primero comenzaremos mostrando una tabla con la producción de crudo para los diferentes países para el año 2020 medido como miles de barriles por dia. Hay 42 galones estadounidenses en un barril de Brent, esto es el equivalente a 159 litros. El barril se considera una unidad de medida de volumen que se utiliza en numerosos contextos. En peso, un barril de petróleo crudo es de unos 135 kg.
País | iso3 | Año | Producción | Variación | iso2 | flag_URL |
---|---|---|---|---|---|---|
Albania | ALB | 2020 | 17 | -0.0410 | al | |
Alemania | DEU | 2020 | 37 | -0.0075 | de | |
Angola | AGO | 2020 | 1257 | -0.1318 | ao | |
Arabia Saudita | SAU | 2020 | 9406 | -0.0576 | sa | |
Argelia | DZA | 2020 | 1122 | -0.1084 | dz | |
Argentina | ARG | 2020 | 480 | -0.0542 | ar | |
Australia | AUS | 2020 | 351 | -0.0263 | au | |
Austria | AUT | 2020 | 11 | -0.1372 | at | |
Azerbaiyán | AZE | 2020 | 695 | -0.0947 | az | |
Bangladesh | BGD | 2020 | 3 | 0.0000 | bd | |
Barbados | BRB | 2020 | 1 | 0.0000 | bb | |
Belice | BLZ | 2020 | 2 | 0.0000 | bz | |
Bolivia | BOL | 2020 | 37 | -0.0551 | bo | |
Brasil | BRA | 2020 | 2940 | 0.0546 | br | |
Bulgaria | BGR | 2020 | 1 | 0.0000 | bg | |
Camerún | CMR | 2020 | 67 | -0.0368 | cm | |
Canadá | CAN | 2020 | 4180 | -0.0516 | ca | |
Chad | TCD | 2020 | 116 | -0.0952 | td | |
China | CHN | 2020 | 3889 | 0.0167 | cn | |
Colombia | COL | 2020 | 781 | -0.1182 | co | |
Costa de Marfil | CIV | 2020 | 37 | -0.0649 | ci | |
Croacia | HRV | 2020 | 12 | -0.1187 | hr | |
Cuba | CUB | 2020 | 41 | -0.0681 | cu | |
Dinamarca | DNK | 2020 | 71 | -0.3003 | dk | |
Ecuador | ECU | 2020 | 479 | -0.0972 | ec | |
Egipto | EGY | 2020 | 587 | -0.0577 | eg | |
Emiratos Árabes Unidos | ARE | 2020 | 3138 | -0.1000 | ae | |
Eslovaquia | SVK | 2020 | 0 | -0.6153 | sk | |
Eslovenia | SVN | 2020 | 0 | 0.0000 | si | |
España | ESP | 2020 | 1 | -0.3267 | es | |
Estados Unidos | USA | 2020 | 11308 | -0.0768 | us | |
Filipinas | PHL | 2020 | 1 | -0.0179 | ph | |
Francia | FRA | 2020 | 13 | -0.1113 | fr | |
Gabón | GAB | 2020 | 174 | -0.1395 | ga | |
Georgia | GEO | 2020 | 0 | -0.0724 | ge | |
Ghana | GHA | 2020 | 199 | -0.0026 | gh | |
Grecia | GRC | 2020 | 2 | -0.4604 | gr | |
Guatemala | GTM | 2020 | 8 | -0.1218 | gt | |
Guayana | GUY | 2020 | 74 | 62.5168 | gy | |
Guinea Ecuatorial | GNQ | 2020 | 148 | -0.0527 | gq | |
Hungría | HUN | 2020 | 16 | -0.0730 | hu | |
India | IND | 2020 | 627 | -0.0601 | in | |
Indonesia | IDN | 2020 | 708 | -0.0457 | id | |
Israel | ISR | 2020 | 0 | -0.2308 | il | |
Italia | ITA | 2020 | 101 | 0.2957 | it | |
Japón | JPN | 2020 | 4 | 0.0546 | jp | |
Kazajstán | KAZ | 2020 | 1757 | -0.0571 | kz | |
Kirguistán | KGZ | 2020 | 1 | -0.0722 | kg | |
Kuwait | KWT | 2020 | 2557 | -0.0935 | kw | |
Libia | LBY | 2020 | 408 | -0.6508 | ly | |
Lituania | LTU | 2020 | 1 | 0.0000 | lt | |
Malasia | MYS | 2020 | 556 | -0.0886 | my | |
Marruecos | MAR | 2020 | 0 | -0.2857 | ma | |
Mauritania | MRT | 2018 | 4 | 0.1670 | mr | |
México | MEX | 2020 | 1710 | 0.0038 | mx | |
Mongolia | MNG | 2020 | 18 | -0.0488 | mn | |
Níger | NER | 2020 | 9 | -0.1366 | ne | |
Nigeria | NGA | 2020 | 1775 | -0.0879 | ng | |
Noruega | NOR | 2020 | 1713 | 0.1920 | no | |
Omán | OMN | 2020 | 949 | -0.0238 | om | |
Países Bajos | NLD | 2020 | 33 | 0.8023 | nl | |
Pakistán | PAK | 2020 | 74 | -0.1281 | pk | |
Papúa Nueva Guinea | PNG | 2020 | 39 | 0.1133 | pg | |
Perú | PER | 2020 | 40 | -0.2511 | pe | |
Polonia | POL | 2020 | 19 | -0.0371 | pl | |
Reino Unido | GBR | 2020 | 947 | -0.0771 | gb | |
República Democrática del Congo | COD | 2020 | 23 | -0.0417 | cd | |
Rumania | ROU | 2020 | 68 | -0.0330 | ro | |
Rusia | RUS | 2020 | 9865 | -0.0905 | ru | |
Serbia | SRB | 2020 | 16 | -0.0410 | rs | |
Siria | SYR | 2020 | 35 | 0.1667 | sy | |
Sudáfrica | ZAF | 2020 | 1 | -0.1799 | za | |
Surinam | SUR | 2020 | 15 | -0.0375 | sr | |
Tailandia | THA | 2020 | 202 | -0.1148 | th | |
Taiwán | TWN | 2020 | 0 | 0.0000 | tw | |
Tayikistán | TJK | 2020 | 0 | 0.1303 | tj | |
Timor Oriental | TLS | 2020 | 14 | -0.3913 | tl | |
Trinidad y Tobago | TTO | 2020 | 56 | -0.0403 | tt | |
Túnez | TUN | 2020 | 31 | -0.0824 | tn | |
Turkmenistán | TKM | 2020 | 200 | -0.1205 | tm | |
Ucrania | UKR | 2020 | 34 | -0.0267 | ua | |
Venezuela | VEN | 2020 | 527 | -0.3989 | ve | |
Vietnam | VNM | 2020 | 193 | -0.1283 | vn | |
Yemen | YEM | 2020 | 65 | 0.0833 | ye |
Como podemos ver, Estados Unidos es el mayor productor de petróleo del mundo, seguido por Rusia y Arabia Saudita.
Algo interesante para destacar es que el liderazgo de EEUU es relativamente nuevo. En los últimos años duplicó la producción y eso le permitió alcanzar el primer lugar del ranking mundial.Este liderazgo se debe a una nueva técnica de estracción que ha permitido a EEUU incrementar su producción, el fracking. Para entender lo que es el fracking dejamos un enlace a esta página donde explica en que consiste esta nueva técnica de extracción. https://www.gub.uy/ministerio-industria-energia-mineria/comunicacion/noticias/es-fracking-0
<- produccion2020 %>% arrange(desc(Producción)) %>% slice(1:10)
df1
<- ggplot(df1, aes(x=reorder(Países,Producción),y=Producción)) +
p geom_bar(stat="identity", fill="#1874CD", alpha=.9, width=.9) +geom_text(aes(label=Producción),size=4,hjust = 1,color="white")+
coord_flip() +
theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_line(colour = "#F0FFFF"),
panel.grid.minor = element_line(colour = "#F0FFFF"))+labs(x=NULL,y=NULL)+labs(title = "Mayores productores de petróleo para el año 2020")
p
Continuamos mostrando un mapa con la producción de petróleo por países para el año 2020
<- left_join(world, produccion2020, by = c("name" = "Países") )
df_world <- ggplot(df_world) + geom_sf(aes(geometry = geometry, fill = Producción))+ theme(panel.grid.major = element_line(colour = "white"), panel.grid.minor = element_line(colour = "white"))+labs(title = "Producción anual de petróleo crudo(Miles de barriles por día) 2020") + theme(panel.background = element_rect(fill = "white"),
pwlegend.position = "bottom", legend.direction = "horizontal")
pw
% RENTAS DEL PETRÓLEO SOBRE EL PIB
::include_graphics(here::here("imagenes", "petroleorentas.jpg") ) knitr
El petróleo genera aproximadamente (según las condiciones de la economía) cerca del 2.5% del producto interior bruto (PIB) mundial, y casi aporta un tercio de la energía total que utiliza la humanidad. Con los datos obtenidos del banco mundial, obtenemos la evolución de las rentas del petróleo en porcentaje del PIB para los 10 los países con mayores rentas del petróleo para el año 2019.
<- rent %>% pivot_longer(cols = 5:65, names_to = "Año",values_to = "Rent")
data_long #df_rent <- janitor::clean_names(data_long)
<- data_long %>%na.omit()
df_rent_tot
<- df_rent_tot %>% filter(Año==2019) %>% arrange(desc(Rent)) %>% slice(1:10)
df_rent
<- df_rent_tot %>% filter(country_code %in% c("LBY", "COG","KWT","IRQ","AGO","OMN","SAU","GNQ","AZE","ARB"))
df_ev
<-df_ev %>% mutate(Año= as.integer(Año))
df_ev<- df_ev %>% mutate(Año=as.numeric(Año))
df_ev
<- ggplot(df_ev, aes(x=Año, y=Rent,group=country_name,color=country_name))+
pp geom_line()+ geom_point() +
ggtitle("Evolución rentas petróleo en % sobre el PIB") +
theme_ipsum() +
scale_x_continuous(breaks=seq(1980,2015,5),limits=c(1980,2015)) + labs(y = NULL,
color = "Países")
+ transition_reveal(Año) pp
EVOLUCIÓN DEL CONSUMO DEL PETRÓLEO DESDE 1960
Desde los años 60 hasta la actualidad el consumo del petróleo ha ido en aumento. Es importante destacar que la tendencia en el nivel de consumo coincide con los acontecimientos importantes a nivel económico acontecidos en cada época.
En la última década a cobrado mayor importancia la concienciación sobre el cambio climático y la utilización de fuentes energías renovables, por lo que en la gráfica se observa una tendencia ligeramente a la baja en el consumo de petróleo.
#-1.Calculamos el consumo total año a año
<- cons %>% pivot_longer(cols = 5:65, names_to = "Año",values_to = "consumo")
data_long__cons
#Con los datos sobre consumo de petroleo haremos varias cosas
#aa <- janitor::clean_names(data_long__cons)
<-data_long__cons %>%group_by(Año) %>% filter(Año%in%c(1960:2010)) %>% summarise(consumo=sum(consumo,na.rm=TRUE)) %>% ungroup()
data_cons
<-data_cons %>% mutate(Año=as.numeric(Año))
data_cons
<- ggplot(data_cons, aes(x=Año, y=consumo))+ geom_area( fill="#69b3a2", alpha=0.4)+ geom_line(color="#69b3a2", size=2)+ geom_point(size=3, color="#69b3a2")+ theme_ipsum() +ggtitle("Evolución consumo petróleo")+scale_x_continuous(breaks=seq(1960,2010,5),limits=c(1960,2010))+ theme(plot.subtitle = element_text(family = "serif"),plot.caption = element_text(family = "serif"),panel.grid.major = element_line(colour = "whitesmoke"),panel.grid.minor = element_line(colour = "white"), axis.title = element_text(family = "serif"), plot.title = element_text(family = "serif"), panel.background = element_rect(fill = "white"))
cons_graf
ggplotly(cons_graf)
PRECIO DE LA GASOLINA
En el siguiente mapa podemos observar los diferentes precios de la gasolina en el mundo para el año 2016. Podemos observar notables diferencias entre países.
En el mapa anterior se puede observar que los países de la Europa occdental tienen los precios de la gasolina más elevados mientras que los países que producen petróleo tienen unos precios más bajos. Actualmente el precio de la gasolina esta en máximos históricos desde 2012.
Los meses de parón generados por las limitaciones de movilidad a raíz del COVID-19 el año pasado llegaron a arrastrar los precios de la gasolina hasta niveles mínimos, en los 1,072 euros. Un precio que desde el año 2016 no se había registrado. En este periodo, el petróleo de referencia en Europa también se topaba en sus niveles más bajos en 18 años, en los 19,33 dólares por barril de Brent.
EXPORTACIONES EN EL MUNDO
A continuación mostraremos los principales exportadores de petróleo en el mundo.
#> [1] TRUE
En la nube de palabras anterior podemos comprobar que efectivamente los países que son exportadores/productores de petróleo suelen tener unos precios de la gasolina inferiores y es que el exportar o importar influye en el precio final de la gasolina, así como las distintas ayudas e impuestos del gobierno, el precio del barril y las políticas antiinflacionistas.
IMPORTACIONES EN EL MUNDO
Ahora mostraremos los principales países importadores de petróleo:
#> [1] TRUE
Se debe decir que las importaciones pueden ser mayores o menores ya que el petróleo es almacenado en las aduanas y no se incluyen en las estadísticas hasta que se retira para ser utilizado como combustible para vehículos destinados al comercio como aeronaves o buques o bien hasta que se retire para uso interno.
Los principales importadores de petróleo son EEUU, China, India, Japón y Corea del Sur, solo ellos explican el 57% de las importaciones a nivel mundial.
BALANCE
En la siguiente tabla mostraremos los anteriores datos acompañados de la balanza comercial referida al crudo y la proporción de las importaciones y exportaciones por países.
En la tabla anterior podemos observar que países tienen una mayor dependencia exterior en cuanto a petróleo. El efecto más relevante en los países importadores, es la repercusión del precio al alza en toda la economía, lo que tiene consecuencias tanto por el lado de la oferta como por el de la demanda.
Por otro lado, los principales exportadores, deben tener cuidado con depender de las exportaciones del crudo, ya que ante una reducción de precios pueden ver sus economías enormemente afectadas, por lo que deben aprovechar los beneficios del petróleo para diversificar su economía y hacerla menos dependiente del mencionado recurso.
DATOS SOBRE EUROPA Y USA
A continuación veamos algunos datos sobre Europa y los Estados Unidos. Los datos los hemos obtenido desde Eurostat y EIA
EUROPA
La mitad de la energía consumida por el continente europeo excluyendo a Rusia es importada desde otros países, lo cual hace que el continente sea fuertemente vulnerable en cuanto al tema de energía.
Este problema plantea muchos problemas geopolíticos y por eso durante estos últimos años, Europa está llevando a cabo el desarrollo de una economía de bajo carbono, para que en un futuro sea capaz de mantenerse por sí sola y más verde.
Según datos oficiales, Europa importa alrededor de un 60% de la energía que consume, y es el mayor importador mundial de petróleo y gas natural.
Datos sobre el petróleo en Europa: Esta fuente de energía sigue siendo la favorita de todos los europeos, casi el 40% de todas las energías que consume Europa viene del petróleo, y sus principales proveedores son la OPEP y Rusia. Sabiendo que Europa no es un continente rico en este tipo de recursos, lo cual hace que la tasa de dependencia sea altísima, un 90% aproximado. También tenemos que tener en cuenta que durante estos años, la caída del consumo de petróleo ha estado cayendo constantemente, desde el 2005, que es cuando llegó a uno de los picos máximos, antes de la crisis.
A continuación tenemos datos de Eurostat que nos demuestra las exportaciones y las importaciones de petróleo y sus derivados en diferentes países del continente.
Datos Sobre las exportaciones del petróleo y de los derivados en Europa:
<- read_excel("europa_exp_imp_petr/nrg_te_oil_1_Data.xlsx",
nrg_te_oil_1_Data col_types = c("text", "text", "text",
"text", "text", "numeric", "text"))
<- nrg_te_oil_1_Data %>% select("TIME","GEO", "SIEC", "UNIT", "Value" ) %>%
ue_exp group_by(TIME) %>%
arrange(TIME, desc(Value)) %>%
filter(GEO != "European Union - 27 countries (from 2020)") %>%
filter(GEO != "European Union - 28 countries (2013-2020)") %>%
filter(GEO != "Euro area - 19 countries (from 2015)") %>%
mutate(ranking = row_number()) %>%
filter(ranking <=15)
# Animacion UE Exp
<- ue_exp %>%
animacion_1 ggplot() +
geom_col(aes(ranking, Value, fill = GEO)) +
geom_text(aes(ranking, Value, label = Value), hjust=-0.1) +
geom_text(aes(ranking, y=0 , label = GEO), hjust=1.1) +
geom_text(aes(x=15, y=max(Value) , label = as.factor(TIME)), vjust = 0.2, alpha = 0.5, col = "gray", size = 20) +
coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + scale_x_reverse() +
theme_igray() + theme(
panel.grid = element_blank(),
legend.position = "none",
axis.ticks.y = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
plot.margin = margin(1, 4, 1, 4, "cm")
+
) transition_states(TIME, state_length = 0, transition_length = 2) +
enter_fade() +
exit_fade() +
ease_aes('quadratic-in-out') +
labs(title = "Gráfico: Top 10 Países EU por exportaciones",
subtitle = "(oil and petroleum products)",
caption = "Datos provenientes de Eurostat",
y = "Valor en miles de toneladas")
animacion_1animate(animacion_1, width = 700, height = 432, fps = 25, duration = 20, rewind = FALSE)
Datos Sobre las importaciones del petróleo y de los derivados en Europa
# Datos Europa Imp
<- read_excel("europa_exp_imp_petr/nrg_ti_oil_1_Data.xlsx",
nrg_ti_oil_1_Data col_types = c("text", "text", "text",
"text", "text", "numeric", "text"))
<- nrg_ti_oil_1_Data %>% select("TIME","GEO", "SIEC", "UNIT", "Value" ) %>%
ue_imp group_by(TIME) %>%
arrange(TIME, desc(Value)) %>%
filter(GEO != "European Union - 27 countries (from 2020)") %>%
filter(GEO != "European Union - 28 countries (2013-2020)") %>%
filter(GEO != "Euro area - 19 countries (from 2015)") %>%
mutate(ranking = row_number()) %>%
filter(ranking <=15)
# Animación UE Imp
<- ue_imp %>%
animacion_2 ggplot() +
geom_col(aes(ranking, Value, fill = GEO)) +
geom_text(aes(ranking, Value, label = Value), hjust=-0.1) +
geom_text(aes(ranking, y=0 , label = GEO), hjust=1.1) +
geom_text(aes(x=15, y=max(Value) , label = as.factor(TIME)), vjust = 0.2, alpha = 0.5, col = "gray", size = 20) +
coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + scale_x_reverse() +
theme_igray() + theme(
panel.grid = element_blank(),
legend.position = "none",
axis.ticks.y = element_blank(),
axis.title.y = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
plot.margin = margin(1, 4, 1, 4, "cm")
+
) transition_states(TIME, state_length = 0, transition_length = 2) +
enter_fade() +
exit_fade() +
ease_aes('quadratic-in-out') +
labs(title = "Gráfico: Top 10 Países EU por importaciones",
subtitle = "(oil and petroleum products)",
caption = "Datos provenientes de Eurostat",
y = "Valor en miles de toneladas")
animacion_2animate(animacion_2, width = 700, height = 432, fps = 25, duration = 20, rewind = FALSE)
Gráfico de banderas por importaciones y exportaciones:
# Datos Exp e Imp UE
<- read_excel("europa_exp_imp_petr/nrg_ti_te_oil_1_Data.xlsx",
nrg_ti_te_oil_1_Data col_types = c("text", "numeric", "text",
"text", "text", "text", "numeric", "numeric"))
<- nrg_ti_te_oil_1_Data %>% select("TIME","GEO", "SIEC", "UNIT", "Valueexp", "Valueimp", "Code") %>%
ue_exp_imp filter(GEO != "European Union - 27 countries (from 2020)") %>%
filter(GEO != "European Union - 28 countries (2013-2020)") %>%
filter(GEO != "Euro area - 19 countries (from 2015)")
# Animacion Exp e Imp UE
<- ggplot(
animacion_3
ue_exp_imp, aes(x = Valueexp , y= Valueimp, size = 0,7, colour = GEO, country = Code)
+
) geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
scale_color_viridis_d() +
scale_size(range = c(2, 12)) +
labs(x ="Exportaciones", y = "Importaciones") +
theme_igray() +
transition_time(TIME) +
labs(title ="Gráfico: Países EU por importaciones y exportaciones",
subtitle = "Year: {frame_time}") +
geom_flag(size = 10)
animacion_3
En el caso de España, vamos a ver las exportaciones y las importaciones en dos gráficos diferentes:
<- read_excel("europa_exp_imp_petr/nrg_ti_te_oil_1_Data.xlsx",
nrg_ti_te_oil_1_Data col_types = c("text", "numeric", "text",
"text", "text", "text", "numeric", "numeric"))
# Datos Exp e Imp España
<- nrg_ti_te_oil_1_Data %>% select("TIME","GEO", "SIEC", "UNIT", "Valueexp", "Valueimp" ) %>%
spain_exp_imp filter(GEO == "Spain")
# Animacion Exp e Imp España
<- ggplot(spain_exp_imp, aes(TIME, Valueimp, fill = Valueimp)) +
spain_imp geom_col() +
scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1) +
theme_minimal() +
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(color = "white"),
panel.ontop = TRUE
+ transition_states(TIME, wrap = FALSE) +
) shadow_mark()
spain_imp
<- ggplot(spain_exp_imp, aes(TIME, Valueexp, fill = Valueexp)) +
spain_exp geom_col() +
scale_fill_distiller(palette = "Blues", direction = 1) +
theme_minimal() +
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(color = "white"),
panel.ontop = TRUE
+ transition_states(TIME, wrap = FALSE) +
) shadow_mark()
spain_exp
ESTADOS UNIDOS
Antes de que se desarrollara la industria autómovil, el petróleo no tenía gran importancia en el país, después de la llegada del fordismo, el consumo de este producto empezó a dispararse.
Los estados más ricos en petróleo son California, Oklahoma y Texas. El país tiene una gran reserva, sumando a su bajo coste en aquellos tiempos(hacemos referencia al inicio del fordismo), su uso se hizo cada vez más popular.
Datos curiosos: el 84% de la energía que consume USA proviene de los combustibles fósiles, y lo ssectores que más la utilizan son transporte e industria. La población de este país representa el 5% sobre la mundial, sin embargo consume el 26% de toda la energía mundial. De toda esta cantidad de energía que se consume, casi el 40% proviene del petróleo. Por ejemplo, se estima que en este país, cada día se consume unos 21 millones de barriles de petróleo.
A continuación tenemos un mapa sobre las producciones de petróleo por estados.
# Estados Unidos
<- geojson_read("us_states_hexgrid.geojson", what = "sp")
us_hex @data = us_hex@data %>%
us_hexmutate(google_name = gsub(" \\(United States\\)", "", google_name))
@data = us_hex@data %>% mutate(google_name = gsub(" \\(United States\\)", "", google_name))
us_hex<- tidy(us_hex, region = "google_name")
us_hex_fortified
<- cbind.data.frame(data.frame(gCentroid(us_hex, byid=TRUE), id=us_hex@data$iso3166_2))
centers
<- read_excel("PET_CRD_CRPDN_ADC_MBBL_A.xls",
us_oil col_types = c("text", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric",
"numeric"))
<- us_hex_fortified %>%
us_hex_oil left_join(. , us_oil, by=c("id"="state"))
# Preparación 1
$bin <- cut( us_hex_oil$y_2020 , breaks=c(1,1000, 5000, 10000, 50000, 100000, Inf), labels=c("1-1000", "1001-5000", "5001-10000", "10001-50000", "50001-100000", "100000+" ), include.lowest = TRUE )
us_hex_oil
# Preparación 2
<- rev(magma(8))[c(-1,-8)]
my_palette
# plot
ggplot() +
geom_polygon(data = us_hex_oil, aes(fill = bin, x = long, y = lat, group = group) , size=0, alpha=0.9) +
geom_text(data=centers, aes(x=x, y=y, label=id), color="white", size=3, alpha=0.6) +
theme_void() +
scale_fill_manual(
values=my_palette,
name="Unidad: miles de barriles Nota: 1 barril = 159L aprox",
guide = guide_legend( keyheight = unit(3, units = "mm"), keywidth=unit(12, units = "mm"), label.position = "bottom", title.position = 'top', nrow=1)
+
) ggtitle( "Crude Oil production USA 2020" ) +
theme(
legend.position = c(0.5, 0.9),
text = element_text(color = "#22211d"),
plot.background = element_rect(fill = "#f5f5f2", color = NA),
panel.background = element_rect(fill = "#f5f5f2", color = NA),
legend.background = element_rect(fill = "#f5f5f2", color = NA),
plot.title = element_text(size= 22, hjust=0.5, color = "#4e4d47", margin = margin(b = -0.1, t = 0.4, l = 2, unit = "cm")),
)
También lo podemos ver en el polar:
<- us_oil %>% filter(state != "US") %>% filter(state != "Texas") %>%
us_oil mutate(expresion_log = log(y_2020))
<- ggplot(us_oil, aes(state, expresion_log, fill = expresion_log)) +
us geom_col() + coord_polar() +
scale_y_continuous(
limits = c(0, 14),
expand = c(0, 0),
breaks = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14)
+
) scale_fill_gradientn(
"Escala logarítmica",
colours = c( "#6C5B7B","#C06C84","#F67280","#F8B195")
+
) guides(
fill = guide_colorsteps(
barwidth = 15, barheight = .5, title.position = "top", title.hjust = .5
)+
) theme(
axis.title = element_blank(),
axis.ticks = element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_text(color = "gray12", size = 6),
legend.position = "bottom",
+labs(title = "Producción por Estados",
)subtitle = "Unidades originales: miles de barriles ")
us
CONCLUSIÓN
El petróleo es un recurso natural no renovable que aporta el mayor porcentaje del total de la energía que consumimos. La importancia del petróleo no ha dejado de crecer desde sus primeras aplicaciones industriales a mediados del siglo XIX, y ha sido el responsable de muchos conflictos sobre todo en zonas como Oriente Medio.
La alta dependencia que el mundo tiene del petróleo, la inestabilidad que caracteriza al mercado internacional y las fluctuaciones de los precios de este producto, han llevado a que se investiguen energías alternativas, y aunque hasta ahora no se ha logrado una opción que realmente lo sustituya, parece que poco a poco se va avanzando más por este camino.
BIBLIOGRAFÍA
DATOS
WORLD BANK. (2021). bancomundial.org. https://datos.bancomundial.org/
International - U.S. Energy Information Administration (EIA). (2020). Https://Www.Eia.Gov/. https://www.eia.gov/international/data/world#/?tl_type=p&tl_id=5-A&pa=0000000000000000000000000000000000g&ct=0&ord=SA&c=ruvvvvvfvtvnvv1urvvvvfvvvvvvfvvvou20evvvvvvvvvnvvuvo&f=A .
INFORMACIÓN/AYUDA
index.knit. (2021). Programación y manejo de datos con R. https://perezp44.github.io/intro-ds-21-22-web/index.html .
Datos sobre la (in) dependencia energética europea | Noticias | Parlamento Europeo. (2014, 24 julio). Noticias Parlamento Europeo. https://www.europarl.europa.eu/news/es/headlines/economy/20140718STO53032/datos-sobre-la-in-dependencia-energetica-europea .
Conde, Á. (2021, 3 agosto). La (in)seguridad energética de la Unión Europea. El Orden Mundial - EOM. https://elordenmundial.com/la-inseguridad-energetica-de-la-union-europea/ .
index.knit. (2021). Programación y manejo de datos con R. https://perezp44.github.io/intro-ds-21-22-web/index.html .
Github. (2021). Github. https://github.com/ .
Para los colores [aquí]https://r-charts.com/es/colores/
::include_graphics(here::here("imagenes", "aguacate-o-petroleoo.gif") ) knitr