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name: pivot
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def pivot(rows: list[dict], index: str, columns: str, values: str, agg: str = 'sum') -> list[dict]"
description: "Pivot table sin pandas. Agrupa por index, expande valores unicos de columns como nuevas columnas y agrega values con la funcion indicada (sum, count, mean, min, max, first, last)."
tags: [datascience, tabular, pivot, transform, aggregation, python, pendiente-usar]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: ["collections"]
params:
  - name: rows
    desc: "lista de dicts en formato largo (ej: [{'region': 'US', 'product': 'A', 'sales': 10}, ...])"
  - name: index
    desc: "columna que sera el indice de filas en la tabla pivote (ej: 'region'). Valores unicos -> filas."
  - name: columns
    desc: "columna cuyos valores unicos se expanden como nuevas columnas (ej: 'product'). Valores unicos -> columnas."
  - name: values
    desc: "columna con los valores a agregar en las celdas (ej: 'sales')"
  - name: agg
    desc: "funcion de agregacion si hay multiples valores por celda (defecto: 'sum'). Otras: count, mean, min, max, first, last."
output: "lista de dicts en formato ancho, donde el indice y las columnas expandidas forman el schema"
tested: true
tests:
  - "Pivot basico con sum"
  - "Pivot con count y mean"
  - "Valores faltantes rellenados con 0"
  - "Una sola fila"
  - "Multiples valores por celda requieren agregacion"
test_file_path: "python/functions/datascience/pivot_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/pivot.py"
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## Ejemplo

```python
rows = [
    {"region": "US", "product": "A", "sales": 10},
    {"region": "US", "product": "B", "sales": 20},
    {"region": "EU", "product": "A", "sales": 15},
]
pivot(rows, index="region", columns="product", values="sales")
# [{"region": "US", "A": 10, "B": 20}, {"region": "EU", "A": 15, "B": 0}]
```

## Notas

Funcion pura sin dependencias externas (solo collections.defaultdict de stdlib).
Preserva el orden de aparicion de los valores de index y columns.
Valores numericos faltantes se rellenan con 0; no numericos con None.
