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				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.