fn_registry/python/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	py	datascience	1.0.0	pure	def pivot(rows: list[dict], index: str, columns: str, values: str, agg: str = 'sum') -> list[dict]	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).	datascience tabular pivot transform aggregation python pendiente-usar				false		collections	name desc rows lista de dicts en formato largo (ej: [{'region': 'US', 'product': 'A', 'sales': 10}, ...]) name desc index columna que sera el indice de filas en la tabla pivote (ej: 'region'). Valores unicos -> filas. name desc columns columna cuyos valores unicos se expanden como nuevas columnas (ej: 'product'). Valores unicos -> columnas. name desc values columna con los valores a agregar en las celdas (ej: 'sales') name desc agg funcion de agregacion si hay multiples valores por celda (defecto: 'sum'). Otras: count, mean, min, max, first, last.	lista de dicts en formato ancho, donde el indice y las columnas expandidas forman el schema	true	Pivot basico con sum Pivot con count y mean Valores faltantes rellenados con 0 Una sola fila Multiples valores por celda requieren agregacion	python/functions/datascience/pivot_test.py	python/functions/datascience/pivot.py

Ejemplo

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.