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fn_registry/functions/datascience/pivot.md
egutierrez 5f4f1f7508 docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad
Añade campos params y output al frontmatter YAML de las 506 funciones del registry.
Cada parámetro tiene descripción semántica (qué representa, unidades, rango típico)
y cada función describe qué produce su output. Permite a agentes razonar sobre
cadenas de composición (ej: prices → log_return → sharpe_ratio) sin leer código.
2026-04-05 18:45:16 +02:00

56 lines
2.0 KiB
Markdown

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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.