1. Establecer el directorio de descarga (debe ser amplio, debido a que se necesitarán más de 2 GB por año).

# Se cargan los paquetes necesarios y se establece el directorio de descarga de los datos:
pacman::p_load(downloader, tidyverse, RCurl, beepr, tictoc)
dir<-setwd("Z:/Datos/ASG IMSS/")

2. Se descarga y lee los datos con las direcciones de los distintos archivos a descargar (1997 hasta lo último disponible).

links<-read_csv(url("https://raw.githubusercontent.com/vjvelascorios/Asegurados-IMSS/main/Utilities/Tabla_direcciones.csv"))

3. Se realizan los ajustes previos para la descarga de los datos.

Nota: La variable x cambia en función del año que se quiera descargar.

x<- "1997"
links_mensuales<- links %>%
    filter(Year==x)%>%
    select(Year,Month,Final_link)
y_i<- x
m_i<-"01"
d_i<-"01"
dir.create(y_i,showWarnings = T)
year<-seq(as.Date( paste0(y_i,"/",m_i,"/",d_i) ), by = "month", length.out = 12)
asg<-"asg-"
estension<-".csv"
lista_general<-paste0(asg,year,estension)
dir_completa_de_guardado<-paste0(y_i,"/",lista_general)
dir_completa_de_guardado<-as.data.frame(dir_completa_de_guardado)

4. Descarga de los datos

    tic()
    download.file(url= as.character(links_mensuales[1,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[1,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[2,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[2,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[3,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[3,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[4,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[4,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[5,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[5,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[6,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[6,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[7,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[7,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[8,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[8,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[9,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[9,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[10,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[10,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[11,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[11,1]  , method = "libcurl")
    download.file(url= as.character(links_mensuales[12,3]) ,destfile=dir_completa_de_guardado[12,1]  , method = "libcurl")
    toc()
    beep(sound = 3)

1. Directorio de los archivos descargados por año.

Se establece el directorio raíz de los archivos descargados y se leen los directorios anuales.

2. Se asigna el año a verificar

3. Se realiza la lectura de las bases de datos y se calcula el indicador mensual a verificar (el número total de asegurados).

4. Se crea un dataset de validación uniendo los datos mensuales anteriores y se compara con la fuente oficial por medio del cálculo de diferencias de datos.

Una verificación anual correcta deberá dar como resultado las siguientes salidas, evidenciando que la diferencias de comparación son nulas.

• Los casos en los cuales es necesario cambiar un poco la codificación del archivo (crear el dataset de validación correcto) son aquellos años en los cuales no existen bases de datos de todos los meses en cuestión (1997, que va de agosto a diciembre) y donde no finaliza el año (2021, de enero a septiembre), por lo cual es necesario editar la linea 54 del código (creación del “validation_set”).

De forma que para 1997:

validation_set <- as.data.frame(t((cbind(agosto, septiembre, octubre, noviembre, diciembre)) ))

Y para 2021, el código sería el siguiente:

validation_set <- as.data.frame(t((cbind(enero, febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto, septiembre)) ))

• Para un correcto funcionamiento del código se recomienda tener por lo menos 4gb de RAM.