Automatizando_registro_gastos.Rmd

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title: "Automatizando mis gastos en R"
author: "Karen Nuñez"
date: "2024-12-04"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

#Introducción a R

Comentarios y operaciones básicas

```{r}
# Esto es un comentario en R. Sirve para explicar el código.

# Operaciones matemáticas básicas
2 + 2     # Suma
5 * 3     # Multiplicación
10 / 2    # División

```

Asignación de variables
```{r}
# Asignar un valor a una variable
saldo_inicial <- 1000  # Usamos <- para asignar valores

# Imprimir el valor de una variable
print(saldo_inicial)

```

### Introducción al Todyverse
El tidyverse es una colección de paquetes que facilita la manipulación y visualización de datos en R. Los principales paquetes que usaremos son:

dplyr: Manipulación de datos.
ggplot2: Visualización de datos.
Primero, instalamos y cargamos el paquete:

```{r}
# Instalar tidyverse (si no está instalado)
#install.packages("tidyverse")

# Cargar el paquete
library(tidyverse)

```

#### Manipulación de Datos con dplyr

Crear un DataFrame simple:
Simularemos un pequeño conjunto de datos con transacciones financieras.

```{r}
# Crear un DataFrame con datos de ejemplo
transacciones <- data.frame(
  Fecha = as.Date(c('2024-11-01', '2024-11-02', '2024-11-03')),
  Descripcion = c('Alimentos', 'Renta', 'Restaurante'),
  Monto = c(-1500, -7000, -800)
)

# Mostrar el DataFrame
print(transacciones)

```

Filtrar y seleccionar datos:
Aprenderemos a filtrar transacciones por monto.

```{r}
# Filtrar transacciones mayores a -1000 (gastos grandes)
transacciones_filtradas <- transacciones %>%
  filter(Monto < -1000)

# Mostrar el resultado
print(transacciones_filtradas)

```

Agregar nuevas columnas:
Calcularemos una columna adicional con el gasto positivo.

```{r}
# Agregar una nueva columna "Monto_Absoluto"
transacciones <- transacciones %>%
  mutate(Monto_Absoluto = abs(Monto))

# Mostrar el DataFrame modificado
print(transacciones)

```

Agrupar y resumir datos:
Sumaremos el total de gastos.

```{r}
# Resumir el total de gastos
total_gastos <- transacciones %>%
  summarise(Total_Gasto = sum(Monto))

print(total_gastos)

```

Visualización de Datos con ggplot2
Crear una gráfica de barras de gastos por categoría:

```{r}
# Agregar una categoría simple para cada gasto
transacciones <- transacciones %>%
  mutate(Categoria = c("Indispensable", "Estilo de vida", "Ahorro"))

# Crear una gráfica de barras con ggplot2
ggplot(transacciones, aes(x = Categoria, y = Monto_Absoluto, fill = Categoria)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Gastos por Categoría", x = "Categoría", y = "Monto (en pesos)") +
  theme_minimal()

```



##Automatización de registro de gastos


###Preparar los datos
```{r}

```


###Codigo para crear gráficas
```{r}
# Instalar paquetes

#install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "RColorBrewer"))

# Cargar librerías necesarias
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Leer archivo CSV con transacciones
transacciones <- read.csv("Transacciones.csv")

# Clasificar gastos automáticamente según palabras clave
clasificar_gastos <- function(descripcion) {
  if (grepl("supermercado|comida|renta", descripcion, ignore.case = TRUE)) {
    return("Indispensable")
  } else if (grepl("cine|ropa|suscripciones", descripcion, ignore.case = TRUE)) {
    return("Estilo de vida")
  } else if (grepl("ahorro|inversion", descripcion, ignore.case = TRUE)) {
    return("Ahorro")
  } else {
    return("Otro")
  }
}

# Aplicar clasificación
transacciones <- transacciones %>%
  mutate(Categoria = sapply(Descripcion, clasificar_gastos))

# Filtrar solo los gastos (montos negativos) y convertirlos a positivos
transacciones_gastos <- transacciones %>%
  filter(Monto < 0) %>%
  mutate(Monto = abs(Monto))

# Resumen mensual por categoría y cálculo de porcentajes
resumen <- transacciones_gastos %>%
  group_by(Categoria) %>%
  summarise(Total = sum(Monto)) %>%
  mutate(Porcentaje = (Total / sum(Total)) * 100)

# Imprimir resumen con porcentajes
print(resumen)

# Crear gráfica de dona
ggplot(resumen, aes(x = "", y = Total, fill = Categoria)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  theme_void() + # Elimina los ejes y fondo
  geom_text(aes(label = paste0(round(Porcentaje, 1), "%")), 
            position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  labs(title = "Distribución de Gastos por Categoría") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set3")

```