internacional.Rmd

---
title: "Turismo Internacional"
description: "Resumen de la estimación del turismo emisivo y receptivo de la Argentina, por todas las vías, en base a los registros migratorios de la Dirección Nacional de Migraciones (DNM) y la Encuesta de Turismo Internacional (ETI)"
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}
### Cargo funciones de trabajo
#source("0_funciones_de_trabajo.R", encoding = "UTF-8")

# Definir mes para títulos ####
mes <- "Mayo"

# 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 <- fonttable() %>% 
#  as_tibble() %>% 
#  filter(str_detect(FamilyName, "Encode Sans"), 
#         Bold == TRUE) %>% 
#  pull(FamilyName) %>% 
#  first()


familia_fuente <- "Encode Sans Normal"

# 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 <- vroom::vroom("/srv/DataDNMYE/turismo_internacional/turismo_internacional_pais.zip",locale = locale(encoding = "WINDOWS-1252",decimal_mark = ","))

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 = "-")

```

### (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 = ",")` 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=",")` turistas residentes que viajaron al exterior (`r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0(mes," ",anio),round(100*as.numeric(.SD),1),.SDcols=6],decimal.mark=",")`% interanual).


En el acumulado del año, suman un total de `r format(turismo_internacional_ficha[medio_transporte == "TOTAL" & periodo == paste0("Acumulado ",anio),round(as.numeric(receptivo_turistas),0)],big.mark=".",decimal.mark=",")` turistas extranjeros 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),0)],big.mark=".",decimal.mark=",")` turistas argentinos en el 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 <- turismo_internacional_ficha[c(5,6,1,2,7,8,3,4),] %>%
  #filter(periodo != "Acumulado 2021") %>% #Sólo para enero
  janitor::clean_names()  %>% 
  mutate(across(-c(medio_transporte, periodo), .fns = as.numeric)) %>%
  group_by(medio_transporte) %>% 
  gt(rowname_col = "periodo") %>% 
  cols_label(
    receptivo_turistas = md("Turistas") ,             
    receptivo_var_percent_ia = md("Var % i.a.") ,             
    emisivo_turistas = md("Turistas") ,                  
    emisivo_var_percent_ia = md("Var % i.a.") ,             
    balanza = md("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(2,4,6), 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 (sacado en enero)
    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)
  ) %>% ## 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_text(),
    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 = "Prueba",
       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 2021") %>% #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("Turistas"),
               n_emisivo = md("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("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**")), #  y acumulado anual (sacado en enero)
    title = "TURISTAS NO RESIDENTES SEGÚN PAÍS DE RESIDENCIA Y 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)
  ) %>%
  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)