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# Referencia de la class DataStore

> Referencia completa de la API para las clases DataStore, ColumnExpr, LazyGroupBy y LazySeries

Esta referencia documenta las clases principales de la API de DataStore.

<div id="datastore">
  ## DataStore
</div>

La principal clase de tipo DataFrame para la manipulación de datos.

```python theme={null}
from chdb.datastore import DataStore
```

<div id="datastore-constructor">
  ### Constructor
</div>

```python theme={null}
DataStore(data=None, columns=None, index=None, dtype=None, copy=None)
```

**Parámetros:**

| Parámetro | Tipo                          | Descripción                    |
| --------- | ----------------------------- | ------------------------------ |
| `data`    | dict/list/DataFrame/DataStore | Datos de entrada               |
| `columns` | list                          | Nombres de las columnas        |
| `index`   | Index                         | Índice de filas                |
| `dtype`   | dict                          | Tipos de datos de las columnas |
| `copy`    | bool                          | Copiar los datos               |

**Ejemplos:**

```python theme={null}
# From dictionary
ds = DataStore({'a': [1, 2, 3], 'b': ['x', 'y', 'z']})

# From pandas DataFrame
import pandas as pd
ds = DataStore(pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}))

# Empty DataStore
ds = DataStore()
```

<div id="datastore-properties">
  ### Propiedades
</div>

| Propiedad | Tipo      | Descripción                           |
| --------- | --------- | ------------------------------------- |
| `columns` | Index     | Nombres de las columnas               |
| `dtypes`  | Series    | Tipos de datos de las columnas        |
| `shape`   | tuple     | (filas, columnas)                     |
| `size`    | int       | Número total de elementos             |
| `ndim`    | int       | Número de dimensiones (2)             |
| `empty`   | bool      | Indica si el DataFrame está vacío     |
| `values`  | ndarray   | Datos subyacentes como array de NumPy |
| `index`   | Index     | Índice de las filas                   |
| `T`       | DataStore | Transposición                         |
| `axes`    | list      | Lista de ejes                         |

<div id="datastore-factory">
  ### Métodos de fábrica
</div>

| Método                    | Descripción                                    |
| ------------------------- | ---------------------------------------------- |
| `uri(uri)`                | Método de fábrica universal a partir de un URI |
| `from_file(path, ...)`    | Crear a partir de un archivo                   |
| `from_df(df)`             | Crear a partir de un pandas DataFrame          |
| `from_s3(url, ...)`       | Crear a partir de S3                           |
| `from_gcs(url, ...)`      | Crear a partir de Google Cloud Storage         |
| `from_azure(url, ...)`    | Crear a partir de Azure Blob                   |
| `from_mysql(...)`         | Crear a partir de MySQL                        |
| `from_postgresql(...)`    | Crear a partir de PostgreSQL                   |
| `from_clickhouse(...)`    | Crear a partir de ClickHouse                   |
| `from_mongodb(...)`       | Crear a partir de MongoDB                      |
| `from_sqlite(...)`        | Crear a partir de SQLite                       |
| `from_iceberg(path)`      | Crear a partir de una tabla Iceberg            |
| `from_delta(path)`        | Crear a partir de Delta Lake                   |
| `from_numbers(n)`         | Crear con números secuenciales                 |
| `from_random(rows, cols)` | Crear con datos aleatorios                     |
| `run_sql(query)`          | Crear a partir de una consulta SQL             |

Consulta [Métodos de fábrica](/docs/es/chdb/datastore/factory-methods) para más detalles.

<div id="datastore-query">
  ### Métodos de consulta
</div>

| Método                        | Devuelve    | Descripción          |
| ----------------------------- | ----------- | -------------------- |
| `select(*cols)`               | DataStore   | Seleccionar columnas |
| `filter(condition)`           | DataStore   | Filtrar filas        |
| `where(condition)`            | DataStore   | Alias de filter      |
| `sort(*cols, ascending=True)` | DataStore   | Ordenar filas        |
| `orderby(*cols)`              | DataStore   | Alias de sort        |
| `limit(n)`                    | DataStore   | Limitar filas        |
| `offset(n)`                   | DataStore   | Omitir filas         |
| `distinct(subset=None)`       | DataStore   | Eliminar duplicados  |
| `groupby(*cols)`              | LazyGroupBy | Agrupar filas        |
| `having(condition)`           | DataStore   | Filtrar grupos       |
| `join(right, ...)`            | DataStore   | Unir DataStores      |
| `union(other, all=False)`     | DataStore   | Combinar DataStores  |
| `when(cond, val)`             | CaseWhen    | CASE WHEN            |

Consulta [Construcción de consultas](/docs/es/chdb/datastore/query-building) para más detalles.

<div id="datastore-pandas">
  ### Métodos compatibles con Pandas
</div>

Consulta [Compatibilidad con Pandas](/docs/es/chdb/datastore/pandas-compat) para obtener la lista completa de 209 métodos.

**Indexación:**
`head()`, `tail()`, `sample()`, `loc`, `iloc`, `at`, `iat`, `query()`, `isin()`, `where()`, `mask()`, `get()`, `xs()`, `pop()`

**Agregación:**
`sum()`, `mean()`, `std()`, `var()`, `min()`, `max()`, `median()`, `count()`, `nunique()`, `quantile()`, `describe()`, `corr()`, `cov()`, `skew()`, `kurt()`

**Manipulación:**
`drop()`, `drop_duplicates()`, `dropna()`, `fillna()`, `replace()`, `rename()`, `assign()`, `astype()`, `copy()`

**Ordenación:**
`sort_values()`, `sort_index()`, `nlargest()`, `nsmallest()`, `rank()`

**Reestructuración:**
`pivot()`, `pivot_table()`, `melt()`, `stack()`, `unstack()`, `transpose()`, `explode()`, `squeeze()`

**Combinación:**
`merge()`, `join()`, `concat()`, `append()`, `combine()`, `update()`, `compare()`

**Aplicar/Transformar:**
`apply()`, `applymap()`, `map()`, `agg()`, `transform()`, `pipe()`, `groupby()`

**Series temporales:**
`rolling()`, `expanding()`, `ewm()`, `shift()`, `diff()`, `pct_change()`, `resample()`

<div id="datastore-io">
  ### Métodos de E/S
</div>

| Método                  | Descripción                   |
| ----------------------- | ----------------------------- |
| `to_csv(path, ...)`     | Exportar a CSV                |
| `to_parquet(path, ...)` | Exportar a Parquet            |
| `to_json(path, ...)`    | Exportar a JSON               |
| `to_excel(path, ...)`   | Exportar a Excel              |
| `to_df()`               | Convertir a pandas DataFrame  |
| `to_pandas()`           | Alias de to\_df               |
| `to_arrow()`            | Convertir a tabla Arrow       |
| `to_dict(orient)`       | Convertir a diccionario       |
| `to_records()`          | Convertir a registros         |
| `to_numpy()`            | Convertir a un array de NumPy |
| `to_sql()`              | Generar una cadena SQL        |
| `to_string()`           | Representación como cadena    |
| `to_markdown()`         | Tabla Markdown                |
| `to_html()`             | Tabla HTML                    |

Consulta [Operaciones de E/S](/docs/es/chdb/datastore/io) para obtener más información.

<div id="datastore-debug">
  ### Métodos de depuración
</div>

| Método                   | Descripción                   |
| ------------------------ | ----------------------------- |
| `explain(verbose=False)` | Muestra el plan de ejecución  |
| `clear_cache()`          | Borra los resultados en caché |

Consulta [Depuración](/docs/es/chdb/debugging/index) para obtener más información.

<div id="datastore-magic">
  ### Métodos mágicos
</div>

| Método                    | Descripción                                    |         |
| ------------------------- | ---------------------------------------------- | ------- |
| `__getitem__(key)`        | `ds['col']`, `ds[['a', 'b']]`, `ds[condition]` |         |
| `__setitem__(key, value)` | `ds['col'] = value`                            |         |
| `__delitem__(key)`        | `del ds['col']`                                |         |
| `__len__()`               | `len(ds)`                                      |         |
| `__iter__()`              | `for col in ds`                                |         |
| `__contains__(key)`       | `'col' in ds`                                  |         |
| `__repr__()`              | `repr(ds)`                                     |         |
| `__str__()`               | `str(ds)`                                      |         |
| `__eq__(other)`           | `ds == other`                                  |         |
| `__ne__(other)`           | `ds != other`                                  |         |
| `__lt__(other)`           | `ds < other`                                   |         |
| `__le__(other)`           | `ds <= other`                                  |         |
| `__gt__(other)`           | `ds > other`                                   |         |
| `__ge__(other)`           | `ds >= other`                                  |         |
| `__add__(other)`          | `ds + other`                                   |         |
| `__sub__(other)`          | `ds - other`                                   |         |
| `__mul__(other)`          | `ds * other`                                   |         |
| `__truediv__(other)`      | `ds / other`                                   |         |
| `__floordiv__(other)`     | `ds // other`                                  |         |
| `__mod__(other)`          | `ds % other`                                   |         |
| `__pow__(other)`          | `ds ** other`                                  |         |
| `__and__(other)`          | `ds & other`                                   |         |
| `__or__(other)`           | \`ds                                           | other\` |
| `__invert__()`            | `~ds`                                          |         |
| `__neg__()`               | `-ds`                                          |         |
| `__pos__()`               | `+ds`                                          |         |
| `__abs__()`               | `abs(ds)`                                      |         |

***

<div id="columnexpr">
  ## ColumnExpr
</div>

Representa una expresión de columna de evaluación diferida. Se devuelve al acceder a una columna.

```python theme={null}
# ColumnExpr is returned automatically
col = ds['name']  # Returns ColumnExpr
```

<div id="datastore-properties">
  ### Propiedades
</div>

| Propiedad | Tipo  | Descripción          |
| --------- | ----- | -------------------- |
| `name`    | str   | Nombre de la columna |
| `dtype`   | dtype | Tipo de dato         |

<div id="columnexpr-accessors">
  ### Accesores
</div>

| Accesor | Descripción                    | Métodos     |
| ------- | ------------------------------ | ----------- |
| `.str`  | Operaciones de String          | 56 métodos  |
| `.dt`   | Operaciones de DateTime        | 42+ métodos |
| `.arr`  | Operaciones de Array           | 37 métodos  |
| `.json` | Análisis de JSON               | 13 métodos  |
| `.url`  | Análisis de URL                | 15 métodos  |
| `.ip`   | Operaciones con direcciones IP | 9 métodos   |
| `.geo`  | Operaciones de Geo/distancia   | 14 métodos  |

Consulte [Accesores](/docs/es/chdb/datastore/accessors) para acceder a la documentación completa.

<div id="columnexpr-arithmetic">
  ### Operaciones aritméticas
</div>

```python theme={null}
ds['total'] = ds['price'] * ds['quantity']
ds['profit'] = ds['revenue'] - ds['cost']
ds['ratio'] = ds['a'] / ds['b']
ds['squared'] = ds['value'] ** 2
ds['remainder'] = ds['value'] % 10
```

<div id="columnexpr-comparison">
  ### Operaciones de comparación
</div>

```python theme={null}
ds[ds['age'] > 25]           # Greater than
ds[ds['age'] >= 25]          # Greater or equal
ds[ds['age'] < 25]           # Less than
ds[ds['age'] <= 25]          # Less or equal
ds[ds['name'] == 'Alice']    # Equal
ds[ds['name'] != 'Bob']      # Not equal
```

<div id="columnexpr-logical">
  ### Operaciones lógicas
</div>

```python theme={null}
ds[(ds['age'] > 25) & (ds['city'] == 'NYC')]    # AND
ds[(ds['age'] > 25) | (ds['city'] == 'NYC')]    # OR
ds[~(ds['status'] == 'inactive')]               # NOT
```

<div id="columnexpr-methods">
  ### Métodos
</div>

| Método                       | Descripción                    |
| ---------------------------- | ------------------------------ |
| `as_(alias)`                 | Establecer el nombre del alias |
| `cast(dtype)`                | Convertir al tipo indicado     |
| `astype(dtype)`              | Alias para cast                |
| `isnull()`                   | Es NULL                        |
| `notnull()`                  | No es NULL                     |
| `isna()`                     | Alias para isnull              |
| `notna()`                    | Alias para notnull             |
| `isin(values)`               | Está en una lista de valores   |
| `between(low, high)`         | Entre dos valores              |
| `fillna(value)`              | Rellenar valores NULL          |
| `replace(to_replace, value)` | Reemplazar valores             |
| `clip(lower, upper)`         | Recortar valores               |
| `abs()`                      | Valor absoluto                 |
| `round(decimals)`            | Redondear valores              |
| `floor()`                    | Redondeo hacia abajo           |
| `ceil()`                     | Redondeo hacia arriba          |
| `apply(func)`                | Aplicar función                |
| `map(mapper)`                | Mapear valores                 |

<div id="columnexpr-aggregation">
  ### Métodos de agregación
</div>

| Método        | Descripción                  |
| ------------- | ---------------------------- |
| `sum()`       | Suma                         |
| `mean()`      | Media                        |
| `avg()`       | Alias de mean                |
| `min()`       | Mínimo                       |
| `max()`       | Máximo                       |
| `count()`     | Conteo de valores no nulos   |
| `nunique()`   | Conteo de valores únicos     |
| `std()`       | Desviación estándar          |
| `var()`       | Varianza                     |
| `median()`    | Mediana                      |
| `quantile(q)` | Cuantil                      |
| `first()`     | Primer valor                 |
| `last()`      | Último valor                 |
| `any()`       | Cualquier valor verdadero    |
| `all()`       | Todos los valores verdaderos |

***

<div id="lazygroupby">
  ## LazyGroupBy
</div>

Representa un DataStore agrupado para realizar operaciones de agregación.

```python theme={null}
# LazyGroupBy is returned automatically
grouped = ds.groupby('category')  # Returns LazyGroupBy
```

<div id="columnexpr-methods">
  ### Métodos
</div>

| Método            | Devuelve  | Descripción                          |
| ----------------- | --------- | ------------------------------------ |
| `agg(spec)`       | DataStore | Agregación                           |
| `aggregate(spec)` | DataStore | Alias de agg                         |
| `sum()`           | DataStore | Suma por grupo                       |
| `mean()`          | DataStore | Media por grupo                      |
| `count()`         | DataStore | Recuento por grupo                   |
| `min()`           | DataStore | Mínimo por grupo                     |
| `max()`           | DataStore | Máximo por grupo                     |
| `std()`           | DataStore | Desviación estándar por grupo        |
| `var()`           | DataStore | Varianza por grupo                   |
| `median()`        | DataStore | Mediana por grupo                    |
| `nunique()`       | DataStore | Recuento de valores únicos por grupo |
| `first()`         | DataStore | Primer valor por grupo               |
| `last()`          | DataStore | Último valor por grupo               |
| `nth(n)`          | DataStore | Enésimo valor por grupo              |
| `head(n)`         | DataStore | Primeros n por grupo                 |
| `tail(n)`         | DataStore | Últimos n por grupo                  |
| `apply(func)`     | DataStore | Aplica una función por grupo         |
| `transform(func)` | DataStore | Transforma por grupo                 |
| `filter(func)`    | DataStore | Filtra grupos                        |

<div id="lazygroupby-columns">
  ### Selección de columnas
</div>

```python theme={null}
# Select column after groupby
grouped['amount'].sum()     # Returns DataStore
grouped[['a', 'b']].sum()   # Returns DataStore
```

<div id="lazygroupby-agg">
  ### Especificaciones de agregación
</div>

```python theme={null}
# Single aggregation
grouped.agg({'amount': 'sum'})

# Multiple aggregations per column
grouped.agg({'amount': ['sum', 'mean', 'count']})

# Named aggregations
grouped.agg(
    total=('amount', 'sum'),
    average=('amount', 'mean'),
    count=('id', 'count')
)
```

***

<div id="lazyseries">
  ## LazySeries
</div>

Representa una Series diferida (de una sola columna).

<div id="datastore-properties">
  ### Propiedades
</div>

| Propiedad | Tipo  | Descripción        |
| --------- | ----- | ------------------ |
| `name`    | str   | Nombre de la serie |
| `dtype`   | dtype | Tipo de dato       |

<div id="columnexpr-methods">
  ### Métodos
</div>

Hereda la mayoría de los métodos de `ColumnExpr`. Métodos clave:

| Método           | Descripción                |
| ---------------- | -------------------------- |
| `value_counts()` | Frecuencia de valores      |
| `unique()`       | Valores únicos             |
| `nunique()`      | Recuento de valores únicos |
| `mode()`         | Valor modal                |
| `to_list()`      | Convertir a lista          |
| `to_numpy()`     | Convertir a array          |
| `to_frame()`     | Convertir a DataStore      |

***

<div id="related">
  ## Clases relacionadas
</div>

<div id="f-class">
  ### F (Funciones)
</div>

Espacio de nombres de las funciones de ClickHouse.

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

# Aggregations
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
F.count(Field('id'))
F.quantile(Field('value'), 0.95)

# Conditional
F.sum_if(Field('amount'), Field('status') == 'completed')
F.count_if(Field('active'))

# Window
F.row_number().over(order_by='date')
F.lag('price', 1).over(partition_by='product', order_by='date')
```

Consulta [Agregación](/docs/es/chdb/datastore/aggregation#f-namespace) para obtener más información.

<div id="field-class">
  ### Field
</div>

Referencia a una columna por su nombre.

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

# Create field reference
amount = Field('amount')
price = Field('price')

# Use in expressions
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
```

<div id="casewhen-class">
  ### CaseWhen
</div>

Constructor de expresiones CASE WHEN.

```python theme={null}
# Create case-when expression
result = (ds
    .when(ds['score'] >= 90, 'A')
    .when(ds['score'] >= 80, 'B')
    .when(ds['score'] >= 70, 'C')
    .otherwise('F')
)

# Assign to column
ds['grade'] = result
```

<div id="window-class">
  ### Window
</div>

Especificación de Window para funciones de ventana.

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

# Create window
window = F.window(
    partition_by='category',
    order_by='date',
    rows_between=(-7, 0)
)

# Use with aggregation
ds['rolling_avg'] = F.avg('price').over(window)
```