IEX2PROD_raw <-
statgl_url("IEX2PROD", lang = language) %>%
statgl_fetch(
branch = px_all(),
quarter = 1:4,
time = px_top(1),
.col_code = TRUE
) %>%
as_tibble()
IEX2PROD <-
IEX2PROD_raw %>%
mutate(branch = branch %>% fct_inorder()) %>%
filter(branch %>% str_detect("-[:digit:]")) %>%
mutate(
quarter = quarter %>% fct_inorder(),
branch = branch %>% str_remove_all("[:digit:]|[:punct:]") %>% trimws(),
branch = branch %>% fct_inorder()
) %>%
filter(value != "Na") %>%
spread(quarter, value)
IEX2PROD %>%
select(-time) %>%
rename(" " = 1) %>%
statgl_table() %>%
pack_rows(index = IEX2PROD[["time"]] %>% table()) %>%
row_spec(1, bold = TRUE)
kvartal 1 | kvartal 2 | kvartal 3 | kvartal 4 | |
---|---|---|---|---|
2023 | ||||
Eksport i alt | 1.070.761.570 | 1.491.901.632 | 1.963.571.249 | 1.485.223.302 |
Animalske landbrugsprodukter i alt | 25.123 | 76.303 | 103.020 | 56.754 |
Vegetabilske landbrugsprodukter i alt | NA | NA | 5.029 | NA |
Industriprodukter i alt undt kød og mælkekonserves skibe mv | 206.595.114 | 330.165.655 | 353.558.676 | 275.617.223 |
Skibe over brt fly bore og produktionsplatforme i alt | NA | NA | 260.500 | NA |
Fisk krebsdyr og bløddyr ikke tilberedt eller konserveret i alt | 863.792.549 | 1.144.397.182 | 1.608.211.599 | 1.208.980.012 |
Brændselsstoffer smørestof og elektrisk strøm i alt | 2.179 | 1.605 | 10.160 | 2.753 |
Andre varer i alt | 346.605 | 17.260.887 | 1.422.265 | 566.560 |
IEXANV_raw <-
statgl_url("IEXANV", lang = language) %>%
statgl_fetch(
quarter = 1:4,
time = px_top(1),
"end-use" = px_all(),
.col_code = TRUE
) %>%
as_tibble()
IEXANV <-
IEXANV_raw %>%
filter(`end-use` %>% word(1) %>% str_detect("-")) %>%
mutate(
`end-use` = `end-use` %>% str_remove_all("[:digit:]|[:punct:]") %>% trimws(),
`end-use` = `end-use` %>% fct_inorder()
) %>%
filter(value != "Na") %>%
spread(quarter, value)
IEXANV %>%
select(-time) %>%
rename(" " = 1) %>%
statgl_table() %>%
pack_rows(index = IEXANV[["time"]] %>% table()) %>%
row_spec(1, bold = TRUE)
kvartal 1 | kvartal 2 | kvartal 3 | kvartal 4 | |
---|---|---|---|---|
2023 | ||||
Indførsel i alt | 1.098.101.623 | 1.993.478.311 | 1.460.991.973 | 1.686.377.300 |
Landbrug og gartneri i alt | 11.479.086 | 12.860.143 | 23.605.406 | 22.101.887 |
Bygge og anlægsvirksomhed i alt | 173.161.848 | 282.152.923 | 200.127.923 | 161.592.051 |
Øvrige byerhverv i alt | 263.428.312 | 380.866.390 | 371.512.583 | 329.639.197 |
Brændstoffer smørstoffer og elektrisk strøm i alt | 27.068.937 | 461.614.960 | 14.647.444 | 237.513.718 |
Maskiner og andet kapitaludstyr i alt | 121.218.387 | 179.381.568 | 137.565.023 | 188.830.941 |
Transportmidler i alt | 33.119.002 | 76.145.552 | 45.741.542 | 83.019.274 |
Direkte forbrug i alt | 444.686.187 | 558.153.857 | 643.938.547 | 648.029.145 |
Varer ikke andetsteds medtaget | 23.939.865 | 42.302.919 | 23.853.504 | 15.651.087 |
IEXBALMND_raw <-
statgl_url("IEXBALMND", lang = language) %>%
statgl_fetch(
month = px_all(),
transaction = px_all(),
time = px_top(1),
.col_code = TRUE
) %>%
as_tibble()
IEXBALMND <-
IEXBALMND_raw %>%
mutate(
month = month %>% str_to_sentence(),
month = month %>% fct_inorder(),
transaction = transaction %>% fct_inorder()
) %>%
filter(value != "Na") %>%
spread(transaction, value)
IEXBALMND %>%
select(-time) %>%
rename(" " = 1) %>%
statgl_table() %>%
pack_rows(index = IEXBALMND[["time"]] %>% table()) %>%
row_spec(1, bold = TRUE)
Handelsbalance | Udførsel | Indførsel | |
---|---|---|---|
2023 | |||
Hele året | -227.491 | 6.011.458 | 6.238.949 |
Januar | 15.380 | 338.317 | 322.936 |
Februar | 2.895 | 346.400 | 343.504 |
Marts | -45.616 | 386.045 | 431.661 |
April | -308.853 | 302.821 | 611.673 |
Maj | 45.493 | 665.180 | 619.688 |
Juni | -238.217 | 523.901 | 762.117 |
Juli | 124.410 | 643.644 | 519.234 |
August | 317.304 | 767.949 | 450.645 |
September | 60.865 | 551.979 | 491.113 |
Oktober | -354.770 | 493.649 | 848.418 |
November | 64.395 | 559.330 | 494.935 |
December | 89.220 | 432.245 | 343.024 |
IEXSITC_raw <-
statgl_url("IEXSITC", lang = language) %>%
statgl_fetch(
processing = px_all(),
transaction = 1:2,
time = px_top(2),
.col_code = TRUE
) %>%
as_tibble() %>%
filter(time != max(time))
IEXSITC <-
IEXSITC_raw %>%
filter(processing %>% str_detect("I alt|i alt|Katillugit|katillugit|total|Total")) %>%
mutate(
processing = processing %>%
str_remove_all("[:digit:]|\\-") %>%
trimws() %>%
fct_inorder(),
value = value |> prettyNum(big.mark = ".", decimal.mark = ",")
) %>%
spread(transaction, value) %>%
mutate_if(is.numeric, ~replace(., is.na(.), 0)) %>%
gather(var, val, -c(processing, time)) %>%
mutate(var = var %>% str_to_title()) %>%
spread(var, val)
IEXSITC %>%
select(-time) %>%
rename(" " = 1) %>%
statgl_table(replace_0s = TRUE) %>%
pack_rows(index = table(paste0("Kroner, ", IEXSITC %>% pull(time)))) %>%
row_spec(1, bold = TRUE)
Eksport | Import | |
---|---|---|
Kroner, 2022 | ||
I alt | 6.074.965.766 | 7.340.662.485 |
Næringsmidler og levende dyr i alt | 5.836.940.972 | 1.056.407.397 |
Drikkevarer og tobak i alt | 308.746 | 203.629.659 |
Råstoffer, ikke spiselige (undt. Brændsel) i alt | 11.906.983 | 55.249.242 |
Mineral, brændsels og smørestoffer o.l. i alt | 4.120 | 1.450.555.164 |
Anim. Og veg. olier, fedtstoffer og voks i alt | 3.298.396 | 8.080.838 |
Kemikalier og kemiske produkter i alt | 1.082.966 | 440.611.951 |
Bearb. Varer, hovedsagelig halvfabrikata i alt | 16.419.591 | 1.065.683.956 |
Maskiner og transportmidler i alt | 179.201.166 | 2.346.499.594 |
Bearbejdede varer i.a.n. i alt | 16.185.340 | 635.428.213 |
Diverse varer og transaktioner i.a.n. i alt | 9.617.486 | 78.516.470 |