internacional.Rmd

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title: "Turismo Internacional"
description: "Resumen de la estimación del turismo emisivo y receptivo de la Argentina, por todas las vías."
output: distill::distill_article
---

```{r setup, include=FALSE}
# title: ""
# output:
#   html_document:
#     css: template.css
#     self_contained: yes
#     mode: selfcontained
knitr::opts_chunk$set(echo = F, message = F, warning = F, 
                      fig.align = 'left', fig.width = 10,fig.height = 6)
library(googlesheets4) # Access Google Sheets using the Sheets API V4, CRAN v0.2.0
library(gt) # Easily Create Presentation-Ready Display Tables, CRAN v0.2.2
library(kableExtra) # Construct Complex Table with 'kable' and Pipe Syntax, CRAN v1.1.0
library(tidyverse) # Easily Install and Load the 'Tidyverse', CRAN v1.3.0
library(lubridate) # Make Dealing with Dates a Little Easier, CRAN v1.7.9
library(extrafont) # Tools for using fonts, CRAN v0.17 # Tools for using fonts, CRAN v0.17
library(hrbrthemes) # Additional Themes, Theme Components and Utilities for 'ggplot2', CRAN v0.8.0
library(ggtext) 
library(glue)
library(openxlsx)
library(ggrepel)
library(treemapify)
library(tidytext)
library(webshot)
library(data.table)
library(plotly)
Sys.setlocale(locale = "es_AR.UTF-8")
```

```{r}
# Definir mes para títulos ####
mes <- "Noviembre"
# PALETAS Y FUENTES ---------------------------------------------------------
# Paleta colores Presidencia
cols_arg <- "#37BBED" # Celeste Institucional
#Secundarios
cols_arg2 <- c("#EE3D8F", # "ROJO"
               "#50B8B1", # "VERDE"
               "#F7941E","#FFD100","#D7DF23", "#9283BE")
#Fuente

familia_fuente <- google_font(name = "Encode Sans")
# Estilo de graficos
theme_imet <- function() {
  theme(legend.position = "none",
        text = element_text(family = familia_fuente))
}
#Etiquetas de los países
etiquetas <- 
data.frame(pais = c("bol","bra","chi","py","uy","eeuu_can","rest_am","euro","rest_mun"),
           etiqueta = c("Bolivia","Brasil","Chile","Paraguay","Uruguay","EE.UU.  y Canadá","Resto de América","Europa","Resto del mundo"))

# Importo datos ####
turismo_internacional_turistas <- readRDS("/srv/DataDNMYE/turismo_internacional/bases_proceso/turismo_internacional_visitantes.rds") %>%
  filter(tipo_visitante == "Turistas" & anio >= 2016)

anio <- as.numeric(turismo_internacional_turistas[nrow(turismo_internacional_turistas), 1])
mes_nro  <- as.numeric(as_tibble(turismo_internacional_turistas[nrow(turismo_internacional_turistas),2]))
fecha <- str_c(anio, mes_nro, "01" , sep = "-")

# Cuadro visitantes

# indec_vis <- herramientas::read_file_srv(glue("turismo_internacional/informe_mensual/tabla_indec_{anio}_{mes}.xlsx"), sheet = "visitantes")

indec_vis <- herramientas::read_file_srv(glue("turismo_internacional/informe_mensual/tabla_indec_{anio}_{mes}.xlsx"))



```

### (Publicado en `r format(Sys.time(), '%B %Y')` con datos actualizados a `r paste((tolower(mes)),
" ",anio)`)
<br>

```{r} 
#Incorporo los meses con 0 turistas
turismo_internacional_turistas <-  complete(turismo_internacional_turistas, mes=1:12,nesting(anio,via,pais,pais_agrupado,destino_agrup, turismo_internac), fill = list(casos_ponderados = 0))
#turismo_internacional_turistas <- bind_rows(turismo_internacional_turistas,data.table(anio = rep(2020,18),mes = #rep(c(4:6),each = 6), via = rep(c("Aérea","Fluvial/Marítima","Terrestre"),6), turismo_internac= #rep(c("Receptivo","Emisivo"),9)))
#turismo_internacional_turistas[is.na(turismo_internacional_turistas)] <- 0
```

```{r}
turistas_vias<- data.table(turismo_internacional_turistas)[,.(n = sum(casos_ponderados)),by=c("anio","mes","via","turismo_internac")]
# Calculo TOTALES por mes para unir
TOTALES <- turistas_vias[,.(n = sum(n)),by=c("anio","mes","turismo_internac")][,`:=`(via = "TOTAL")]
turistas_vias <- bind_rows(turistas_vias,TOTALES)[order(anio,mes,turismo_internac)][,`:=`(n.acum = cumsum(n)), by = c("anio","via","turismo_internac")][,`:=`(tvar.i.a = n/shift(n,12)-1,
                                                                                                                                                                                                                                 tvar.i.a.acum = n.acum/shift(n.acum,12)-1) , by = c("via","turismo_internac")][,dcast(.SD,formula = anio + mes + via ~ turismo_internac,value.var = c("n","tvar.i.a","n.acum","tvar.i.a.acum"))][,`:=`(balanza = n_Receptivo - n_Emisivo,balanza.acum = n.acum_Receptivo - n.acum_Emisivo )][,`:=`(balanza_var_abs_ia = balanza - shift(balanza,12),balanza.acum_var_abs_ia = balanza.acum - shift(balanza.acum,12)), by = via]
#########################################################################3
#Tomo el mes actual
turistas_vias_actual <- turistas_vias[anio == .GlobalEnv$anio & mes == month(.GlobalEnv$fecha),]
tmes <- turistas_vias_actual[,c("anio","mes","via","n_Receptivo","n_Emisivo","tvar.i.a_Receptivo","tvar.i.a_Emisivo","balanza","balanza_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0(.GlobalEnv$mes," ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(1,nrow(.SD)*2,by = 2)]
tacum <- turistas_vias_actual[,c("anio","mes","via","n.acum_Receptivo","n.acum_Emisivo","tvar.i.a.acum_Receptivo","tvar.i.a.acum_Emisivo","balanza.acum","balanza.acum_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0("Acumulado ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(2,nrow(.SD)*2,by = 2)]
setnames(tacum,names(tmes))
tabla_vias <- rbind(tmes,tacum)[order(index)]
# Modifico los nombres para que queden igual que en la ficha original
turismo_internacional_ficha <- tabla_vias %>% rename(medio_transporte = via,
                                                        receptivo_turistas = n_Receptivo,
                                                        "receptivo__var.%_ia" = tvar.i.a_Receptivo,
                                                        emisivo_turistas = n_Emisivo,
                                                        "emisivo_var.%_ia" = tvar.i.a_Emisivo) %>% select(medio_transporte,periodo,receptivo_turistas,"receptivo__var.%_ia",emisivo_turistas,"emisivo_var.%_ia","balanza" , "balanza_var_abs_ia" )
#CAMBIO EL "Inf" por el símbolo NA para abril
turismo_internacional_ficha <- as.data.table(sapply(turismo_internacional_ficha,function(x) ifelse(x=="Inf",NA,x)))
```
```{r}
#Para abril sacamaos la var.i.a. porque se va a infinito
# (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=4],decimal.mark = ",")`%)
# (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=6],decimal.mark=",")`%)
```

En el mes de `r tolower(mes)` de `r tolower(anio)` se estimaron `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(as.numeric(receptivo_turistas),0)],big.mark = ".",decimal.mark = ",")` viajes de turistas no residentes en el país (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=4],decimal.mark = ",")`% interanual), mientras que se estimaron `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(as.numeric(emisivo_turistas),0)],big.mark = ".",decimal.mark=",")` viajes al exterior de turistas residentes  (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=6],decimal.mark=",")`% interanual). 

Los `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(as.numeric(receptivo_turistas),0)],big.mark = ".",decimal.mark = ",")` viajes de turistas no residentes fueron realizados por `r format(round(indec_vis$Total_TOTAL[indec_vis$tipo == "Turistas no residentes"],1), big.mark = ".",decimal.mark = ",")` turistas, con una caída interanual de `r format(round(indec_vis$var.ia_TOTAL[indec_vis$tipo == "Turistas no residentes"],1), big.mark = ".",decimal.mark = ",")`% [^1].

[^1]: A partir del reporte del mes de septiembre de 2022, hemos renombrado la unidad de análisis que contabilizamos mensualmente. En pos de definir mejor la terminología utilizada según las definiciones internacionales de turismo, lo que antes llamábamos “turistas”, ahora lo renombramos como “viajes de turistas” tanto para el turismo receptivo como el emisivo. Si bien la serie de datos publicada puede presentar rectificaciones, debido a una mejor operacionalización de los criterios utilizados, se mantiene la misma metodología de estimación. El **viaje realizado por un turista no residente** se registra desde el momento que llega a la Argentina hasta que sale. Un **turista no residente** puede salir de Argentina para efectuar visitas a otros países y volver a ingresar en un corto período de tiempo, antes de regresar a su país de residencia habitual. Por ello, la cantidad de **viajes de turistas receptivos** puede ser mayor que la cantidad de **turistas receptivos**. En tanto, el **viaje realizado por un visitante residente** en Argentina (turismo emisivo) se registra desde el momento en que sale del país hasta que retorna, independientemente de la cantidad de países visitados. Por ello, la cantidad de **viajes emisivos** coincide con la cantidad de **visitantes emisivos**.

En el total del año `r anio` se registraron `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0("Acumulado ",anio),round(as.numeric(receptivo_turistas)/1000000,2)],big.mark=".",decimal.mark=",")` millones de viajes de turistas no residentes en el país (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0("Acumulado ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=4],decimal.mark=",")`% en relación al año anterior) y `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0("Acumulado ",anio),round(as.numeric(emisivo_turistas)/1000000,2)],big.mark=".",decimal.mark=",")` millones de viajes de turistas residentes al exterior (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0("Acumulado ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=6],decimal.mark=",")`% en relación al año anterior).


```{r}

### 1) TURISMO INTERNACIONAL ####
# tabla_1 - Turistas internacional ####
turistas_internacional_tabla <- turismo_internacional_ficha[c(5,6,1,2,7,8,3,4),] %>%
  #filter(periodo != "Acumulado 2024") %>% #Sólo para enero
  janitor::clean_names()  %>% 
  mutate(across(-c(medio_transporte, periodo), .fns = as.numeric)) %>%
  group_by(medio_transporte) 

  turistas_internacional <- turistas_internacional_tabla %>% 
    gt(rowname_col = "periodo") %>% 
  cols_label(
    receptivo_turistas = md("Viajes de turistas") ,             
    receptivo_var_percent_ia = md("Var % i.a.") ,             
    emisivo_turistas = md("Viajes de turistas") ,                  
    emisivo_var_percent_ia = md("Var % i.a.") ,             
    balanza = md("Viajes de turistas") ,                  
    balanza_var_abs_ia = md("Var absoluta i.a.")) %>% 
  fmt_number(columns = c(3, 5, 7, 8), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  fmt_percent(columns = c(4,6), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(receptivo_turistas,      
                   receptivo_var_percent_ia, emisivo_turistas,         emisivo_var_percent_ia,  
                   balanza,                  balanza_var_abs_ia      ))  %>% 
  opt_table_font(font = list(google_font(name = "Encode Sans"))  ) %>%
  tab_header(
    subtitle = md(glue("**Total país. {mes} {anio} y acumulado anual**")),
    title = "TURISMO RECEPTIVO, EMISIVO Y BALANZA TURÍSTICA"
  ) %>%
  # tab_source_note(
  #   source_note = md(
  #     "**///**: Dato que no corresponde presentar debido a la naturaleza de las cosas.")
  # ) %>% 
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Subsecretaría de Desarrollo Estratégico, Ministerio de Turismo y Deportes con base en la información de la Dirección Nacional de Migraciones y la Encuesta de Turismo Internacional.")
  ) %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(emisivo_var_percent_ia),
      rows = emisivo_var_percent_ia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(emisivo_var_percent_ia),
      rows = emisivo_var_percent_ia > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(receptivo_var_percent_ia),
      rows = receptivo_var_percent_ia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(receptivo_var_percent_ia),
      rows = receptivo_var_percent_ia > 0)
  ) %>% 
    tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza),
      rows = balanza < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza),
      rows = balanza > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza_var_abs_ia),
      rows = balanza_var_abs_ia < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza_var_abs_ia),
      rows = balanza_var_abs_ia > 0)
  )  %>%
    ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**RECEPTIVO**"),
    columns = vars(receptivo_turistas,
                   receptivo_var_percent_ia)) %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**EMISIVO**"),
    columns = vars(emisivo_turistas,
                   emisivo_var_percent_ia           
    )
  )  %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**BALANCE (RECEPTIVO - EMISIVO)**"),
    columns = vars(balanza,
                   balanza_var_abs_ia 
    )
  ) %>%
  tab_stubhead(label = md("**Medio de Transporte**")) %>%
  tab_style(
    style = cell_text(weight =  "bold"),
    locations = cells_row_groups()
  ) %>%
    fmt_missing(
      columns = 1:8,
      missing_text = "///"
    ) 
turistas_internacional
```

<br>

```{r}
#Grafico
data_grafico <- turistas_vias %>% filter(via == "TOTAL") %>% mutate(period = ymd(as.character(glue::glue("{anio}/{mes}/01"))),
                                                                    balanza_color = case_when(balanza > 0 ~ "superavit", TRUE ~ "deficit")) %>% # MILES)
  filter(period <= fecha) %>% #DEFINO PERÍODO DE INICIO
  select(period,emisivo = n_Emisivo, receptivo = n_Receptivo, balanza,balanza_color) 
# GRAFICO
grafico_1 <- ggplot(data_grafico)  +
  geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", alpha =0.7, size = 0.5) +
  geom_line(aes(period, emisivo),
            size = 1, color = cols_arg2[6], alpha = .5) +
  geom_point(aes(period, emisivo, text = paste('fecha:', format(period,"%b-%y"),
                                              '<br>turistas:', format(round(emisivo,0),big.mark="."), 
                                              '<br>turismo:',"Emisivo")),
             size = 1.1, color = cols_arg2[6]) +
  geom_line(aes(period, receptivo),
            size = 1, color = cols_arg, alpha = .5) +
  geom_point(aes(period, receptivo, text = paste('fecha:', format(period,"%b-%y"),
                                              '<br>turistas:', format(round(receptivo,0),big.mark="."), 
                                              '<br>turismo:',"Receptivo")),
             size = 1.1, color = cols_arg) +
  geom_col(aes(period, balanza, fill = balanza_color,text = paste('fecha:', format(period,"%b-%y"),
                                              '<br>turistas:', format(round(balanza,0),big.mark="."), 
                                              '<br>turismo:',"Balanza"))) +
  scale_fill_manual(values = c("deficit" = cols_arg2[1],
                               "superavit" = cols_arg2[2])) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 months", 
               date_labels = "%b%y", 
               expand = c(0,10)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-1200000, 2000000, by = 400000), 
                     labels = scales::number_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +
  theme_minimal() + theme_imet() +
  theme(
    plot.title = element_markdown(family = familia_fuente), 
    plot.subtitle  = element_markdown(family = familia_fuente), 
    axis.text.x = element_text(size = 6, angle = 90),
    axis.text.y = element_text(size = 6),
    panel.grid.major = element_line(colour="grey90",size = rel(0.5)),         
    panel.grid.minor = element_blank()) +
  labs(title = "EVOLUCIÓN MENSUAL DEL TURISMO INTERNACIONAL",
       subtitle = glue("**abril 2018-{tolower(mes)} {anio}** <span style='color:#37BBED'>**receptivo**</span>, <span style='color:#9283BE'>**emisivo**</span>  y **balanza (miles de turistas)**"),x="",y="", fill = "",
       caption = "Fuente: Elaboración de la DNMyE en base a DNM y ETI-INDEC") 
ggplotly(grafico_1,tooltip = "text")
```

<br>
```{r}
paises.agrup <- unique(data.table(turismo_internacional_turistas)[pais_agrupado != 0 & pais_agrupado != "Argentina","pais_agrupado"])
#Agrego los meses con 0 para cada país agrupado
turistas_emisivo <- data.table(complete(turismo_internacional_turistas,mes=1:12,nesting(anio,destino_agrup,turismo_internac),fill = list(casos_ponderados=0)))[turismo_internac == "Emisivo" & destino_agrup != 0,.(n=sum(casos_ponderados)), by = c("anio","mes","destino_agrup","turismo_internac")]
turistas_receptivo <- data.table(complete(turismo_internacional_turistas,mes=1:12,nesting(anio,destino_agrup,turismo_internac),fill = list(casos_ponderados=0)))[turismo_internac == "Receptivo" & pais_agrupado != 0,.(n=sum(casos_ponderados)), by = c("anio","mes","pais_agrupado","turismo_internac")]
setnames(turistas_emisivo,names(turistas_receptivo))
paises <- rbind(turistas_emisivo,turistas_receptivo)[order(anio,mes)][,`:=`(n.acum = cumsum(n)), by = c("anio","pais_agrupado","turismo_internac")][,`:=`(tvar.i.a = n/shift(n,12)-1,
                                                                                                                                                                                                                                 tvar.i.a.acum = n.acum/shift(n.acum,12)-1) , by = c("pais_agrupado","turismo_internac")][,dcast(.SD,formula = anio + mes + pais_agrupado ~ turismo_internac,value.var = c("n","tvar.i.a","n.acum","tvar.i.a.acum"))][,`:=`(balanza = n_Receptivo - n_Emisivo,balanza.acum = n.acum_Receptivo - n.acum_Emisivo )][,`:=`(balanza_var_abs_ia = balanza - shift(balanza,12),balanza.acum_var_abs_ia = balanza.acum - shift(balanza.acum,12)), by = pais_agrupado][,`:=`(part.emisivo = n_Emisivo/sum(n_Emisivo),part.receptivo = n_Receptivo/sum(n_Receptivo),part.acum.emis = n.acum_Emisivo/sum(n.acum_Emisivo),part.acum.rec = n.acum_Receptivo/sum(n.acum_Receptivo)),by=c("anio","mes")]
#Tomo el mes actual
paises_actual<- paises[anio == .GlobalEnv$anio & mes == month(.GlobalEnv$fecha),]
tmes <- paises_actual[,c("anio","mes","pais_agrupado","n_Receptivo","n_Emisivo","tvar.i.a_Receptivo","tvar.i.a_Emisivo","part.receptivo","part.emisivo","balanza","balanza_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0(.GlobalEnv$mes," ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(1,nrow(.SD)*2,by = 2)]
tacum <- paises_actual[,c("anio","mes","pais_agrupado","n.acum_Receptivo","n.acum_Emisivo","tvar.i.a.acum_Receptivo","tvar.i.a.acum_Emisivo","part.acum.rec","part.acum.emis","balanza.acum","balanza.acum_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0("Acumulado ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(2,nrow(.SD)*2,by = 2)]
setnames(tacum,names(tmes))
tabla_paises <- rbind(tmes,tacum)[order(index)][,`:=`(limitrofe = case_when(pais_agrupado %in% c("Bolivia","Brasil","Chile","Paraguay","Uruguay") ~ 1,
                                                                                                                                                                                                                         TRUE ~ 2))][order(limitrofe)]
##################################################
# Creo la tabla "total paises limitrofes para pegarla a la anterior"
limitrofes <- paises[pais_agrupado %in% c("Bolivia","Brasil","Chile","Paraguay","Uruguay"),c("anio","mes","n_Receptivo","n_Emisivo")][,.(n_Receptivo = sum(n_Receptivo),
                                                                                                                                            n_Emisivo = sum(n_Emisivo),
                                                                                                                                         pais_agrupado = "Total Países Limítrofes"),by = c("anio","mes")][order(anio,mes)][,`:=`(tvar.i.a_Receptivo = n_Receptivo/shift(n_Receptivo,12)-1,
                                                                                                                                                                                                                                 tvar.i.a_Emisivo = n_Emisivo/shift(n_Emisivo,12)-1)][,`:=`(n.acum_Receptivo = cumsum(n_Receptivo),
                                                                                                                                                                                                                                                                                          n.acum_Emisivo = cumsum(n_Emisivo)), by = c("anio")][,`:=`(tvar.i.a.acum_Emisivo = n.acum_Emisivo/shift(n.acum_Emisivo,12)-1,
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               tvar.i.a.acum_Receptivo = n.acum_Receptivo/shift(n.acum_Receptivo,12)-1)][,`:=`(balanza = n_Receptivo - n_Emisivo,balanza.acum = n.acum_Receptivo - n.acum_Emisivo )][,`:=`(balanza_var_abs_ia = balanza - shift(balanza,12),balanza.acum_var_abs_ia = balanza.acum - shift(balanza.acum,12))]
limitrofes_total <- rbind(limitrofes[,c("anio","mes","pais_agrupado","n_Receptivo","n_Emisivo","n.acum_Receptivo","n.acum_Emisivo")],paises[!(pais_agrupado %in% c("Bolivia","Brasil","Chile","Paraguay","Uruguay")),c("anio","mes","pais_agrupado","n_Receptivo","n_Emisivo","n.acum_Receptivo","n.acum_Emisivo")])[,`:=`(part.emisivo = n_Emisivo/sum(n_Emisivo),part.receptivo = n_Receptivo/sum(n_Receptivo),part.acum.emis = n.acum_Emisivo/sum(n.acum_Emisivo),part.acum.rec = n.acum_Receptivo/sum(n.acum_Receptivo)), by = c("anio","mes")][pais_agrupado == "Total Países Limítrofes",] %>% left_join(.,limitrofes)
#Tomo el mes actual
lim_actual<- limitrofes_total[anio == .GlobalEnv$anio & mes == month(.GlobalEnv$fecha),]
tmes.lim <- lim_actual[,c("anio","mes","pais_agrupado","n_Receptivo","n_Emisivo","tvar.i.a_Receptivo","tvar.i.a_Emisivo","part.receptivo","part.emisivo","balanza","balanza_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0(.GlobalEnv$mes," ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(1,nrow(.SD)*2,by = 2)]
tacum.lim <- lim_actual[,c("anio","mes","pais_agrupado","n.acum_Receptivo","n.acum_Emisivo","tvar.i.a.acum_Receptivo","tvar.i.a.acum_Emisivo","part.acum.rec","part.acum.emis","balanza.acum","balanza.acum_var_abs_ia")][,`:=`(periodo = paste0("Acumulado ",.GlobalEnv$anio))][,index := seq(2,nrow(.SD)*2,by = 2)]
setnames(tacum.lim,names(tmes.lim))
tabla_paises_limitrofes <- rbind(tmes.lim,tacum.lim)[order(index)]
```
<br>
```{r}
#CAMBIO EL "Inf" por el símbolo NA para abril
tabla_paises_limitrofes <- as.data.table(sapply(tabla_paises_limitrofes,function(x) ifelse(x=="Inf",NA,x)))
tabla_paises <- as.data.table(sapply(tabla_paises,function(x) ifelse(x=="Inf",NA,x)))
tabla2 <- tabla_paises_limitrofes %>% bind_rows(tabla_paises  %>% select(-limitrofe)) %>% select(periodo, pais_agrupado,n_receptivo = n_Receptivo, n_emisivo = n_Emisivo,tvar.i.a_receptivo=tvar.i.a_Receptivo,tvar.i.a_emisivo = tvar.i.a_Emisivo,balanza_n = balanza,var.balanza = balanza_var_abs_ia, part._emisivo = part.emisivo,part._receptivo = part.receptivo) %>% cbind(.,orden=c(1:14,17,18,15,16,19,20)) %>% arrange(.,orden) %>% select(-orden) %>%
  mutate(across(.cols=3:10,as.numeric),
         pais_agrupado=ifelse(pais_agrupado %in% c("Total Países Limítrofes","EE.UU. y Canadá","Resto de América","Europa","Resto del mundo"),toupper(pais_agrupado),pais_agrupado)) %>% 
  group_by(pais_agrupado) %>% 
  #filter(periodo != "Acumulado 2024") %>% #Solo para enero
  gt(rowname_col = "periodo") %>% 
  #cols_move_to_start("pais_agrup") %>%
  fmt_number(columns = c(3, 4, 7, 8), decimals = 0, sep_mark = ".", dec_mark = ",") %>% 
  fmt_percent(columns = c(5,6,9,10), decimals = 1, dec_mark = ",", sep_mark = ".") %>% 
  cols_align(
    align = "center",
    columns = vars(n_receptivo,n_emisivo,tvar.i.a_emisivo,tvar.i.a_receptivo,balanza_n,var.balanza,part._emisivo,part._receptivo
    )) %>% 
    cols_label(n_receptivo = md("Viajes de turistas"),
               n_emisivo = md("Viajes de turistas"),
               tvar.i.a_emisivo = md("Var.% i.a."),                  
    tvar.i.a_receptivo = md("Var % i.a.") ,             
    part._emisivo = md("Part. %") ,                  
    part._receptivo = md("Part. %"),
    balanza_n = md("Viajes de turistas"),
    var.balanza = md("Var. Abs. i. a."),
    periodo = "Período"
    ) %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**RECEPTIVO**"),
    columns = vars(n_receptivo,
                   tvar.i.a_receptivo,
                   part._receptivo)) %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**EMISIVO**"),
    columns = vars(n_emisivo,
                   tvar.i.a_emisivo,
                   part._emisivo
    )
  )  %>% ## AGRUPAMIENTO DE COLUMNAS POR VARIABLE DE INTERES
  tab_spanner(
    label = md("**BALANCE (RECEPTIVO - EMISIVO)**"),
    columns = vars(balanza_n,
                   var.balanza 
    )
  ) %>% 
  opt_table_font(
    font = list(
      google_font(name = "Encode Sans")
    )
  ) %>%
  # tab_source_note(
  #   source_note = md(
  #     "**///**: Dato que no corresponde presentar debido a la naturaleza de las cosas.")
  # ) %>%
  tab_header(
    subtitle = md(glue("**Total país. {mes} {anio} y acumulado anual**")), 
    title = "VIAJES DE TURISTAS NO RESIDENTES SEGÚN PAÍS DE RESIDENCIA Y DE TURISTAS RESIDENTES SEGÚN DESTINO PRINCIPAL VISITADO EN EL EXTERIOR") %>%
  tab_source_note(
    source_note = md(
      "**Fuente**: Dirección Nacional de Mercados y Estadística, Subsecretaría de Desarrollo Estratégico, Ministerio de Turismo y Deportes con base en la
información de la Dirección Nacional de Migraciones y la Encuesta de Turismo Internacional.")
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(tvar.i.a_receptivo),
      rows = tvar.i.a_receptivo < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(tvar.i.a_receptivo),
      rows = tvar.i.a_receptivo > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(tvar.i.a_emisivo),
      rows = tvar.i.a_emisivo < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(tvar.i.a_emisivo),
      rows = tvar.i.a_emisivo > 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza_n),
      rows = balanza_n < 0)
  ) %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(balanza_n),
      rows = balanza_n > 0)
  )  %>%
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#EE3D8F"),
      cell_text(weight  = "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var.balanza),
      rows = var.balanza < 0)
  ) %>%
  
  tab_style(
    style = list(
      cell_text(color = "#50B8B1"),
      cell_text(weight =  "bold")
    ),
    locations = cells_body(
      columns = vars(var.balanza),
      rows = var.balanza > 0)
  ) %>%
  fmt_missing(
      columns = 1:8,
      missing_text = "///"
    ) %>% 
  tab_stubhead(label = md("**PAÍS DE RESIDENCIA /DESTINO DEL EXTERIOR**")) %>%
   tab_style(
    style = list(cell_text(weight =  "bold"),
                 cell_text(indent =  pct(5))),
     locations = cells_row_groups(groups=c("Bolivia","Chile","Paraguay","Brasil","Uruguay"))
   ) %>%
   tab_stubhead(label = md("**PAÍS DE RESIDENCIA /DESTINO DEL EXTERIOR**")) %>%
   tab_style(
    style = list(cell_text(weight =  "bold")),
     locations = cells_row_groups(groups=c("TOTAL PAÍSES LIMÍTROFES" ,"EE.UU. Y CANADÁ","RESTO DE AMÉRICA","EUROPA","RESTO DEL MUNDO"))
   ) %>%
  tab_style(style = list(cell_text(indent = pct(5))),
            locations = cells_stub(rows = 3:12))
tabla2
```


### Recursos - Turismo Internacional


[**Tablero**](https://tableros.yvera.tur.ar/turismo_internacional)

[**Datos Abiertos**](http://datos.yvera.gob.ar/dataset?groups=turismo-internacional)

[**Informes**](https://www.yvera.tur.ar/estadistica/informe/info/turismo-internacional)