egutierrez
837563c3ba
Datascience: aggregate_by_group, deduplicate_entities/relations, detect_drift, diff_entities/relations, extract_entities/relations_llm, hotness_score, melt, merge_graphs, pivot, build_entity/relation_schema_prompt. Finance: avellaneda_stoikov_quotes, generate_gbm_prices, generate_taker_order, hawkes_intensity + módulo finance.py. Cybersecurity: envelope_encrypt/decrypt + módulo cybersecurity.py. Pipelines: extraction_pipeline, monte_carlo_market, run_market_sim. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.3 KiB
Python
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"""Melt (unpivot) para datos tabulares list[dict]."""
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def melt(
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rows: list[dict],
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id_vars: list[str],
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value_vars: list[str] | None = None,
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var_name: str = "variable",
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value_name: str = "value",
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) -> list[dict]:
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"""Convierte columnas en filas (formato largo). Inversa de pivot.
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Cada combinacion de id_vars + value_var genera una fila nueva.
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Si value_vars es None, se usan todas las columnas que no esten en id_vars.
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Args:
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rows: Lista de dicts en formato ancho.
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id_vars: Columnas que se mantienen como identificadores en cada fila.
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value_vars: Columnas a convertir en filas. None = todas las no-id.
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var_name: Nombre de la columna que contendra los nombres de variables.
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value_name: Nombre de la columna que contendra los valores.
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Returns:
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Lista de dicts en formato largo con una fila por combinacion id+variable.
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"""
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result = []
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for row in rows:
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# Determinar que columnas derretir
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if value_vars is None:
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vars_to_melt = [k for k in row if k not in id_vars]
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else:
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vars_to_melt = value_vars
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for var in vars_to_melt:
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new_row: dict = {k: row.get(k) for k in id_vars}
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new_row[var_name] = var
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new_row[value_name] = row.get(var)
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result.append(new_row)
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return result
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