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fn_registry/python/functions/datascience/pivot.md
T
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

57 lines
2.1 KiB
Markdown

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name: pivot
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def pivot(rows: list[dict], index: str, columns: str, values: str, agg: str = 'sum') -> list[dict]"
description: "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)."
tags: [datascience, tabular, pivot, transform, aggregation, python]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: ["collections"]
params:
- name: rows
desc: "lista de dicts en formato largo (ej: [{'region': 'US', 'product': 'A', 'sales': 10}, ...])"
- name: index
desc: "columna que sera el indice de filas en la tabla pivote (ej: 'region'). Valores unicos -> filas."
- name: columns
desc: "columna cuyos valores unicos se expanden como nuevas columnas (ej: 'product'). Valores unicos -> columnas."
- name: values
desc: "columna con los valores a agregar en las celdas (ej: 'sales')"
- name: agg
desc: "funcion de agregacion si hay multiples valores por celda (defecto: 'sum'). Otras: count, mean, min, max, first, last."
output: "lista de dicts en formato ancho, donde el indice y las columnas expandidas forman el schema"
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: "python/functions/datascience/pivot_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/pivot.py"
---
## Ejemplo
```python
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.