fn_registry/functions/datascience/pivot.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
pivot	function	go	datascience	1.0.0	pure	func Pivot(rows []map[string]any, index, columns, values, agg string) []map[string]any	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.	datascience tabular pivot transform aggregation go pendiente-usar				false			name desc rows slice de mapas columna-valor (ej: resultado de load_csv o fetch_data_frame) name desc index nombre de columna que se convierte en fila (ej: 'region') name desc columns nombre de columna cuyos valores únicos se convierten en nuevas columnas (ej: 'product') name desc values nombre de columna con valores a agregar (ej: 'sales') name desc agg función de agregación: 'sum', 'count', 'mean', 'min', 'max', 'first', 'last'	slice de mapas pivotados donde cada fila agrupa por index, con nuevas columnas por cada valor unique de columns	true	Pivot basico con sum Pivot con count y mean Valores faltantes rellenados con 0 Una sola fila Multiples valores por celda requieren agregacion	functions/datascience/pivot_test.go	functions/datascience/pivot.go

Ejemplo

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.