--- 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" --- ## 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.