--- name: pivot kind: function lang: go domain: datascience version: "1.0.0" purity: pure signature: "func Pivot(rows []map[string]any, index, columns, values, agg string) []map[string]any" description: "Pivot table sin dependencias. 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). Valores faltantes se rellenan con 0." tags: [datascience, tabular, pivot, transform, aggregation, go] uses_functions: [] uses_types: [] returns: [] returns_optional: false error_type: "" imports: [] params: - name: rows desc: "slice de mapas columna-valor (ej: resultado de load_csv o fetch_data_frame)" - name: index desc: "nombre de columna que se convierte en fila (ej: 'region')" - name: columns desc: "nombre de columna cuyos valores únicos se convierten en nuevas columnas (ej: 'product')" - name: values desc: "nombre de columna con valores a agregar (ej: 'sales')" - name: agg desc: "función de agregación: 'sum', 'count', 'mean', 'min', 'max', 'first', 'last'" output: "slice de mapas pivotados donde cada fila agrupa por index, con nuevas columnas por cada valor unique de columns" 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: "functions/datascience/pivot_test.go" file_path: "functions/datascience/pivot.go" --- ## Ejemplo ```go rows := []map[string]any{ {"region": "US", "product": "A", "sales": 10}, {"region": "US", "product": "B", "sales": 20}, {"region": "EU", "product": "A", "sales": 15}, } result := Pivot(rows, "region", "product", "sales", "sum") // [{"region": "US", "A": 10.0, "B": 20.0}, {"region": "EU", "A": 15.0, "B": 0}] ``` ## Notas Funcion pura sin dependencias externas. Usa map[string]any para trabajar con datos JSON/SQL deserializados. Las agregaciones numericas (sum, mean, min, max) convierten valores a float64 via type assertion.