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# Funciones de agregación de DataStore

> Funciones de agregación, funciones de ventana y el espacio de nombres F en DataStore

DataStore ofrece un soporte completo para funciones de agregación y de ventana, aprovechando las potentes capacidades de agregación SQL de ClickHouse.

<div id="basic">
  ## Agregaciones básicas
</div>

<div id="builtin">
  ### Métodos integrados
</div>

| Método      | Equivalente en SQL | Descripción                 |
| ----------- | ------------------ | --------------------------- |
| `sum()`     | `SUM()`            | Suma de valores             |
| `mean()`    | `AVG()`            | Promedio/media              |
| `count()`   | `COUNT()`          | Cuenta los valores no nulos |
| `min()`     | `MIN()`            | Valor mínimo                |
| `max()`     | `MAX()`            | Valor máximo                |
| `median()`  | `MEDIAN()`         | Mediana                     |
| `std()`     | `stddevPop()`      | Desviación estándar         |
| `var()`     | `varPop()`         | Varianza                    |
| `nunique()` | `COUNT(DISTINCT)`  | Cuenta los valores únicos   |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
from pathlib import Path
Path("sales.csv").write_text("""\
region,product,category,amount,quantity,price,date,order_id
East,Widget,Electronics,5200,10,120,2024-01-15,1001
West,Gadget,Electronics,800,5,160,2024-02-20,1002
East,Gizmo,Home,6500,3,100,2024-03-10,1003
North,Widget,Electronics,4500,6,150,2024-06-18,1004
West,Gadget,Electronics,2000,8,250,2024-09-14,1005
""")

from chdb import datastore as pd

ds = pd.read_csv("sales.csv")

# Agregación de una columna
total = ds['amount'].sum()
average = ds['amount'].mean()
count = ds['amount'].count()

# Todas las agregaciones
print(ds['amount'].sum())    # Total
print(ds['amount'].mean())   # Media
print(ds['amount'].std())    # Desviación estándar
print(ds['amount'].median()) # Mediana
print(ds['amount'].nunique()) # Recuento de valores únicos
```

***

<div id="groupby">
  ## Agregaciones de GroupBy
</div>

<div id="single-agg">
  ### Agregación simple
</div>

```python theme={null}
# Agrupar y agregar
result = ds.groupby('category')['amount'].sum()
result = ds.groupby('region')['sales'].mean()
```

<div id="multi-agg">
  ### Agregaciones múltiples
</div>

```python theme={null}
# Sintaxis de diccionario
result = ds.groupby('category').agg({
    'amount': 'sum',
    'quantity': 'mean',
    'order_id': 'count'
})

# Lista de agregaciones por columna
result = ds.groupby('category').agg({
    'amount': ['sum', 'mean', 'max'],
    'quantity': ['sum', 'count']
})
```

<div id="named-agg">
  ### Agregaciones con nombre
</div>

```python theme={null}
# Agregación con nombre (estilo pandas)
result = ds.groupby('region').agg(
    total_amount=('amount', 'sum'),
    avg_quantity=('quantity', 'mean'),
    order_count=('order_id', 'count'),
    max_price=('price', 'max')
)
```

<div id="multi-groupby">
  ### Múltiples claves de agrupación
</div>

```python theme={null}
# Agrupar por múltiples columnas
result = ds.groupby(['region', 'category']).agg({
    'amount': 'sum',
    'quantity': 'sum'
})
```

***

<div id="statistical">
  ## Agregaciones estadísticas
</div>

| Método        | Equivalente en SQL | Descripción                |
| ------------- | ------------------ | -------------------------- |
| `quantile(q)` | `quantile(q)`      | cuantil q-ésimo (0-1)      |
| `skew()`      | `skewPop()`        | Asimetría                  |
| `kurt()`      | `kurtPop()`        | Curtosis                   |
| `corr()`      | `corr()`           | Correlación                |
| `cov()`       | `covar()`          | Covarianza                 |
| `sem()`       | -                  | Error estándar de la media |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
# Cuantiles
q50 = ds['amount'].quantile(0.5)  # Mediana
q95 = ds['amount'].quantile(0.95) # Percentil 95

# Múltiples cuantiles
quantiles = ds['amount'].quantile([0.25, 0.5, 0.75])

# Correlación entre columnas
correlation = ds[['sales', 'marketing_spend']].corr()
```

***

<div id="conditional">
  ## Agregaciones condicionales
</div>

Funciones de agregación condicional específicas de ClickHouse.

| Función          | ClickHouse  | Descripción                        |
| ---------------- | ----------- | ---------------------------------- |
| `sum_if(cond)`   | `sumIf()`   | Suma si se cumple la condición     |
| `count_if(cond)` | `countIf()` | Recuento si se cumple la condición |
| `avg_if(cond)`   | `avgIf()`   | Promedio si se cumple la condición |
| `min_if(cond)`   | `minIf()`   | Mínimo si se cumple la condición   |
| `max_if(cond)`   | `maxIf()`   | Máximo si se cumple la condición   |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
from chdb.datastore import F, Field

# Sumar solo los pedidos de alto valor
high_value_sum = F.sum_if(Field('amount'), Field('amount') > 1000)

# Contar los usuarios activos
active_count = F.count_if(Field('status') == 'active')

# En el contexto de groupby
result = ds.groupby('region').agg({
    'total': ('amount', 'sum'),
    'high_value': ('amount', F.sum_if(Field('amount') > 1000)),
})
```

***

<div id="collection">
  ## Agregaciones de recopilación
</div>

Funciones específicas de ClickHouse que recopilan valores.

| FUNCTION             | ClickHouse         | Description                         |
| -------------------- | ------------------ | ----------------------------------- |
| `group_array()`      | `groupArray()`     | Recopila en un array                |
| `group_uniq_array()` | `groupUniqArray()` | Recopila valores únicos en un array |
| `group_concat(sep)`  | `groupConcat()`    | Concatena cadenas                   |
| `top_k(n)`           | `topK(n)`          | Top K de valores más frecuentes     |
| `any()`              | `any()`            | Un valor cualquiera                 |
| `any_last()`         | `anyLast()`        | Último valor                        |
| `first_value()`      | `first_value()`    | Primer valor en orden               |
| `last_value()`       | `last_value()`     | Último valor en orden               |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
from chdb.datastore import F, Field

# Recopila todas las etiquetas por categoría
result = ds.groupby('category').agg({
    'all_tags': ('tag', F.group_array()),
    'unique_tags': ('tag', F.group_uniq_array())
})

# Obtén los 5 productos principales por región
result = ds.groupby('region').agg({
    'top_products': ('product_id', F.top_k(5))
})
```

***

<div id="window">
  ## Funciones de ventana
</div>

<div id="ranking">
  ### Funciones de clasificación
</div>

| Función          | SQL              | Descripción               |
| ---------------- | ---------------- | ------------------------- |
| `row_number()`   | `ROW_NUMBER()`   | Número de fila secuencial |
| `rank()`         | `RANK()`         | Rango con huecos          |
| `dense_rank()`   | `DENSE_RANK()`   | Rango sin huecos          |
| `ntile(n)`       | `NTILE(n)`       | Divide en n grupos        |
| `percent_rank()` | `PERCENT_RANK()` | Rango porcentual (0-1)    |
| `cume_dist()`    | `CUME_DIST()`    | Distribución acumulada    |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
from chdb.datastore import F, Field

# Agregar número de fila
ds['row_num'] = F.row_number().over(order_by='date')

# Rango dentro de grupos
ds['rank'] = F.rank().over(
    partition_by='category',
    order_by='sales'
)

# Rango denso (sin huecos)
ds['dense_rank'] = F.dense_rank().over(
    partition_by='region',
    order_by=('revenue', 'desc')
)

# Dividir en cuartiles
ds['quartile'] = F.ntile(4).over(order_by='score')
```

<div id="value-functions">
  ### Funciones de valor
</div>

| Función         | SQL                 | Descripción                 |
| --------------- | ------------------- | --------------------------- |
| `lag(n)`        | `LAG(col, n)`       | Valor de la fila anterior   |
| `lead(n)`       | `LEAD(col, n)`      | Valor de la fila siguiente  |
| `first_value()` | `FIRST_VALUE()`     | Primer valor de la ventana  |
| `last_value()`  | `LAST_VALUE()`      | Último valor de la ventana  |
| `nth_value(n)`  | `NTH_VALUE(col, n)` | Enésimo valor de la ventana |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
# Valor anterior y siguiente
ds['prev_price'] = F.lag('price', 1).over(order_by='date')
ds['next_price'] = F.lead('price', 1).over(order_by='date')

# Primero y último en la partición
ds['first_order'] = F.first_value('amount').over(
    partition_by='customer_id',
    order_by='date'
)
```

<div id="cumulative">
  ### Funciones acumulativas
</div>

| Método          | Descripción                                |
| --------------- | ------------------------------------------ |
| `cumsum()`      | Suma acumulada                             |
| `cummax()`      | Máximo acumulado                           |
| `cummin()`      | Mínimo acumulado                           |
| `cumprod()`     | Producto acumulado                         |
| `diff(n)`       | Diferencia respecto a n filas atrás        |
| `pct_change(n)` | Cambio porcentual respecto a n filas atrás |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
# Cálculos acumulados
ds['running_total'] = ds['amount'].cumsum()
ds['running_max'] = ds['amount'].cummax()

# Con agrupación
ds['group_cumsum'] = ds.groupby('category')['amount'].cumsum()

# Período a período
ds['daily_diff'] = ds['sales'].diff(1)
ds['pct_change'] = ds['sales'].pct_change(1)
```

<div id="rolling">
  ### Ventanas móviles
</div>

```python theme={null}
# Agregaciones de ventana deslizante
ds['rolling_avg'] = ds['price'].rolling(window=7).mean()
ds['rolling_sum'] = ds['amount'].rolling(window=30).sum()
ds['rolling_std'] = ds['value'].rolling(window=10).std()

# Ventanas en expansión
ds['expanding_max'] = ds['price'].expanding().max()
ds['expanding_sum'] = ds['amount'].expanding().sum()
```

***

<div id="f-namespace">
  ## Espacio de nombres F
</div>

El espacio de nombres `F` proporciona acceso a las funciones de ClickHouse.

<div id="f-import">
  ### Importación
</div>

```python theme={null}
from chdb.datastore import F, Field
```

<div id="f-usage">
  ### Uso de funciones F
</div>

```python theme={null}
# Agregaciones
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
F.count(Field('id'))

# Estadísticas
F.quantile(Field('value'), 0.95)
F.stddev_pop(Field('score'))
F.corr(Field('x'), Field('y'))

# Condicionales
F.sum_if(Field('amount'), Field('status') == 'completed')
F.count_if(Field('is_active'))

# Cadenas de texto
F.length(Field('name'))
F.upper(Field('text'))

# Fecha/Hora
F.to_year(Field('date'))
F.date_diff('day', Field('start'), Field('end'))

# Arrays
F.array_sum(Field('values'))
F.array_avg(Field('scores'))

# Matemáticas
F.abs(Field('delta'))
F.round(Field('price'), 2)
F.floor(Field('value'))
F.ceil(Field('value'))
```

<div id="f-window">
  ### F con funciones de ventana
</div>

```python theme={null}
# Definir el marco de ventana
window = F.window(
    partition_by='category',
    order_by='date',
    rows_between=(-7, 0)  # Fila actual y las 7 anteriores
)

ds['rolling_avg'] = F.avg(Field('price')).over(window)
```

***

<div id="patterns">
  ## Patrones de agregación comunes
</div>

<div id="top-n">
  ### Top N por grupo
</div>

```python theme={null}
# Top 3 productos por categoría según ventas
result = (ds
    .assign(rank=F.row_number().over(
        partition_by='category',
        order_by=('sales', 'desc')
    ))
    .filter(ds['rank'] <= 3)
)
```

<div id="running-total">
  ### Suma acumulada
</div>

```python theme={null}
# Total acumulado de ventas
ds['running_total'] = F.sum('amount').over(
    order_by='date',
    rows_between=(None, 0)  # Todas las filas hasta la actual
)
```

<div id="moving-avg">
  ### Media móvil
</div>

```python theme={null}
# promedio móvil de 7 días
ds['ma_7'] = F.avg('price').over(
    order_by='date',
    rows_between=(-6, 0)
)
```

<div id="yoy">
  ### Comparación interanual
</div>

```python theme={null}
# Comparación interanual
ds['prev_year_sales'] = F.lag('sales', 12).over(
    partition_by='product_id',
    order_by='month'
)
ds['yoy_growth'] = (ds['sales'] - ds['prev_year_sales']) / ds['prev_year_sales']
```

<div id="percentile">
  ### Clasificación percentil
</div>

```python theme={null}
# Clasificar clientes por gasto total
ds['spend_percentile'] = F.percent_rank().over(order_by='total_spend')
```

***

<div id="summary">
  ## Resumen de métodos de agregación
</div>

| Categoría         | Métodos                                                       |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------- |
| **Básico**        | `sum`, `mean`, `count`, `min`, `max`, `median`                |
| **Estadístico**   | `std`, `var`, `quantile`, `skew`, `kurt`, `corr`, `cov`       |
| **Condicional**   | `sum_if`, `count_if`, `avg_if`, `min_if`, `max_if`            |
| **Colección**     | `group_array`, `group_uniq_array`, `group_concat`, `top_k`    |
| **clasificación** | `row_number`, `rank`, `dense_rank`, `ntile`, `percent_rank`   |
| **Valor**         | `lag`, `lead`, `first_value`, `last_value`, `nth_value`       |
| **Acumulativo**   | `cumsum`, `cummax`, `cummin`, `cumprod`, `diff`, `pct_change` |
| **móvil**         | `rolling().mean/sum/std/...`, `expanding().mean/sum/...`      |