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# Accesores de DataStore

> Accesores de cadena, DateTime, Array, JSON, URL, IP y Geo con más de 185 métodos

DataStore proporciona 7 espacios de nombres de accesores con más de 185 métodos para operaciones específicas del dominio.

| Accesor | Métodos | Descripción |
| - | - | - |
| `.str` | 56 | Operaciones con cadena |
| `.dt` | 42+ | Operaciones con DateTime |
| `.arr` | 37 | Operaciones con Array (específicas de ClickHouse) |
| `.json` | 13 | Análisis sintáctico de JSON (específico de ClickHouse) |
| `.url` | 15 | Análisis sintáctico de URL (específico de ClickHouse) |
| `.ip` | 9 | Operaciones con direcciones IP (específicas de ClickHouse) |
| `.geo` | 14 | Operaciones geoespaciales/de distancia (específicas de ClickHouse) |

***

<div id="str">
  ## Accesor de cadenas (`.str`)
</div>

Se admiten los 56 métodos `.str` de pandas, además de las funciones de cadenas de ClickHouse.

<div id="str-case">
  ### Conversión de mayúsculas y minúsculas
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `upper()` | `upper()` | Convertir a mayúsculas |
| `lower()` | `lower()` | Convertir a minúsculas |
| `capitalize()` | `initcap()` | Convertir la primera letra en mayúscula |
| `title()` | `initcap()` | Convertir a formato de título |
| `swapcase()` | - | Intercambiar mayúsculas y minúsculas |
| `casefold()` | `lower()` | Plegado de mayúsculas y minúsculas |

```python theme={null}
ds['name_upper'] = ds['name'].str.upper()
ds['name_title'] = ds['name'].str.title()
```

<div id="str-length">
  ### Longitud y tamaño
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `len()` | `length()` | Longitud de la cadena (bytes) |
| `char_length()` | `char_length()` | Longitud en caracteres |

```python theme={null}
ds['name_len'] = ds['name'].str.len()
```

<div id="str-substring">
  ### Subcadenas y slicing
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `slice(start, stop)` | `substring()` | Extraer subcadena |
| `slice_replace()` | - | Reemplazar segmento |
| `left(n)` | `left()` | Los n primeros caracteres |
| `right(n)` | `right()` | Los n últimos caracteres |
| `get(i)` | - | Carácter en el índice |

```python theme={null}
ds['first_3'] = ds['name'].str.slice(0, 3)
ds['last_4'] = ds['name'].str.right(4)
```

<div id="str-trim">
  ### Eliminación de espacios
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `strip()` | `trim()` | Eliminar espacios en blanco |
| `lstrip()` | `trimLeft()` | Eliminar espacios en blanco al inicio |
| `rstrip()` | `trimRight()` | Eliminar espacios en blanco al final |

```python theme={null}
ds['trimmed'] = ds['text'].str.strip()
```

<div id="str-search">
  ### Búsqueda y coincidencia
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `contains(pat)` | `position()` | Contiene una subcadena |
| `startswith(pat)` | `startsWith()` | Empieza con un prefijo |
| `endswith(pat)` | `endsWith()` | Termina con un sufijo |
| `find(sub)` | `position()` | Busca la posición |
| `rfind(sub)` | - | Busca desde la derecha |
| `index(sub)` | `position()` | Busca o genera un error |
| `rindex(sub)` | - | Busca desde la derecha o genera un error |
| `match(pat)` | `match()` | Coincidencia con regex |
| `fullmatch(pat)` | - | Coincidencia completa con regex |
| `count(pat)` | - | Cuenta las apariciones |

```python theme={null}
# Contiene subcadena
ds['has_john'] = ds['name'].str.contains('John')

# Coincidencia con expresión regular
ds['valid_email'] = ds['email'].str.match(r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$')
```

<div id="str-replace">
  ### Reemplazar
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `replace(pat, repl)` | `replace()` | Sustituir coincidencias |
| `replace(pat, repl, regex=True)` | `replaceRegexpAll()` | Sustitución con regex |
| `removeprefix(prefix)` | - | Quitar prefijo |
| `removesuffix(suffix)` | - | Quitar sufijo |
| `translate(table)` | - | Traducir caracteres |

```python theme={null}
ds['cleaned'] = ds['text'].str.replace('\n', ' ')
ds['digits_only'] = ds['phone'].str.replace(r'\D', '', regex=True)
```

<div id="str-split">
  ### Separación
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `split(sep)` | `splitByString()` | Separar en un array |
| `rsplit(sep)` | - | Separar desde la derecha |
| `partition(sep)` | - | Separar en 3 partes |
| `rpartition(sep)` | - | Separar desde la derecha en 3 |

```python theme={null}
ds['parts'] = ds['path'].str.split('/')
```

<div id="str-padding">
  ### Relleno
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `pad(width)` | `leftPad()` | Rellenar a la izquierda |
| `ljust(width)` | `rightPad()` | Alinear a la derecha |
| `rjust(width)` | `leftPad()` | Alinear a la izquierda |
| `center(width)` | - | Centrar |
| `zfill(width)` | `leftPad(..., '0')` | Rellenar con ceros |

```python theme={null}
ds['padded_id'] = ds['id'].astype(str).str.zfill(6)
```

<div id="str-tests">
  ### Pruebas de caracteres
</div>

| Método | Descripción |
| - | - |
| `isalpha()` | Todos alfabéticos |
| `isdigit()` | Todos dígitos |
| `isalnum()` | Alfanumérico |
| `isspace()` | Todos los espacios en blanco |
| `isupper()` | Todo en mayúsculas |
| `islower()` | Todo en minúsculas |
| `istitle()` | Formato de título |
| `isnumeric()` | Caracteres numéricos |
| `isdecimal()` | Caracteres decimales |

```python theme={null}
ds['is_numeric'] = ds['code'].str.isdigit()
```

<div id="str-other">
  ### Otros
</div>

| Método | Descripción |
| - | - |
| `repeat(n)` | Repetir n veces |
| `reverse()` | Invertir la cadena |
| `wrap(width)` | Ajustar el texto |
| `encode(enc)` | Codificar |
| `decode(enc)` | Decodificar |
| `normalize(form)` | Normalizar en Unicode |
| `extract(pat)` | Extraer grupos de regex |
| `extractall(pat)` | Extraer todas las coincidencias |
| `cat(sep)` | Concatenar todo |
| `get_dummies(sep)` | Variables dummy |

***

<div id="dt">
  ## Accesor DateTime (`.dt`)
</div>

Los más de 42 métodos `.dt` de pandas, además de las funciones de fecha y hora de ClickHouse.

<div id="dt-components">
  ### Componentes de fecha
</div>

| Propiedad | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `year` | `toYear()` | Año |
| `month` | `toMonth()` | Mes (1-12) |
| `day` | `toDayOfMonth()` | Día (1-31) |
| `hour` | `toHour()` | Hora (0-23) |
| `minute` | `toMinute()` | Minuto (0-59) |
| `second` | `toSecond()` | Segundo (0-59) |
| `millisecond` | `toMillisecond()` | Milisegundo |
| `microsecond` | `toMicrosecond()` | Microsegundo |
| `quarter` | `toQuarter()` | Trimestre (1-4) |
| `dayofweek` | `toDayOfWeek()` | Día de la semana (0=lun) |
| `dayofyear` | `toDayOfYear()` | Día del año |
| `week` | `toWeek()` | Número de semana |
| `days_in_month` | - | Días del mes |

```python theme={null}
ds['year'] = ds['date'].dt.year
ds['month'] = ds['date'].dt.month
ds['day_of_week'] = ds['date'].dt.dayofweek
```

<div id="dt-truncation">
  ### Truncamiento
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `to_start_of_day()` | `toStartOfDay()` | Inicio del día |
| `to_start_of_week()` | `toStartOfWeek()` | Inicio de la semana |
| `to_start_of_month()` | `toStartOfMonth()` | Inicio del mes |
| `to_start_of_quarter()` | `toStartOfQuarter()` | Inicio del trimestre |
| `to_start_of_year()` | `toStartOfYear()` | Inicio del año |
| `to_start_of_hour()` | `toStartOfHour()` | Inicio de la hora |
| `to_start_of_minute()` | `toStartOfMinute()` | Inicio del minuto |

```python theme={null}
ds['month_start'] = ds['date'].dt.to_start_of_month()
```

<div id="dt-arithmetic">
  ### Aritmética
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `add_years(n)` | `addYears()` | Sumar años |
| `add_months(n)` | `addMonths()` | Sumar meses |
| `add_weeks(n)` | `addWeeks()` | Sumar semanas |
| `add_days(n)` | `addDays()` | Sumar días |
| `add_hours(n)` | `addHours()` | Sumar horas |
| `add_minutes(n)` | `addMinutes()` | Sumar minutos |
| `add_seconds(n)` | `addSeconds()` | Sumar segundos |
| `subtract_years(n)` | `subtractYears()` | Restar años |
| `subtract_months(n)` | `subtractMonths()` | Restar meses |
| `subtract_days(n)` | `subtractDays()` | Restar días |

```python theme={null}
ds['next_month'] = ds['date'].dt.add_months(1)
ds['last_week'] = ds['date'].dt.subtract_weeks(1)
```

<div id="dt-checks">
  ### Comprobaciones booleanas
</div>

| Método | Descripción |
| - | - |
| `is_month_start()` | Primer día del mes |
| `is_month_end()` | Último día del mes |
| `is_quarter_start()` | Primer día del trimestre |
| `is_quarter_end()` | Último día del trimestre |
| `is_year_start()` | Primer día del año |
| `is_year_end()` | Último día del año |
| `is_leap_year()` | Año bisiesto |

```python theme={null}
ds['is_eom'] = ds['date'].dt.is_month_end()
```

<div id="dt-formatting">
  ### Formato
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `strftime(fmt)` | `formatDateTime()` | Dar formato como cadena |
| `day_name()` | - | Nombre del día |
| `month_name()` | - | Nombre del mes |

```python theme={null}
ds['date_str'] = ds['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
ds['day_name'] = ds['date'].dt.day_name()
```

<div id="dt-timezone">
  ### Zona horaria
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `tz_convert(tz)` | `toTimezone()` | Convertir la zona horaria |
| `tz_localize(tz)` | - | Asignar una zona horaria |

```python theme={null}
ds['utc_time'] = ds['timestamp'].dt.tz_convert('UTC')
```

***

<div id="arr">
  ## Accesor de Array (`.arr`)
</div>

Operaciones con arrays específicas de ClickHouse (37 métodos).

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

| Propiedad | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `length` | `length()` | Longitud del array |
| `size` | `length()` | Alias de `length` |
| `empty` | `empty()` | Está vacío |
| `not_empty` | `notEmpty()` | No está vacío |

```python theme={null}
ds['tag_count'] = ds['tags'].arr.length
ds['has_tags'] = ds['tags'].arr.not_empty
```

<div id="arr-access">
  ### Acceso a elementos
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `array_first()` | `arrayElement(..., 1)` | Primer elemento |
| `array_last()` | `arrayElement(..., -1)` | Último elemento |
| `array_element(n)` | `arrayElement()` | Elemento n.º |
| `array_slice(off, len)` | `arraySlice()` | Segmento del array |

```python theme={null}
ds['first_tag'] = ds['tags'].arr.array_first()
ds['last_tag'] = ds['tags'].arr.array_last()
```

<div id="arr-aggregations">
  ### Agregaciones
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `array_sum()` | `arraySum()` | Suma de elementos |
| `array_avg()` | `arrayAvg()` | Promedio |
| `array_min()` | `arrayMin()` | Mínimo |
| `array_max()` | `arrayMax()` | Máximo |
| `array_product()` | `arrayProduct()` | Producto |
| `array_uniq()` | `arrayUniq()` | Número de valores únicos |

```python theme={null}
ds['total'] = ds['values'].arr.array_sum()
ds['average'] = ds['values'].arr.array_avg()
```

<div id="arr-transformations">
  ### Transformaciones
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `array_sort()` | `arraySort()` | Ordenar de forma ascendente |
| `array_reverse_sort()` | `arrayReverseSort()` | Ordenar de forma descendente |
| `array_reverse()` | `arrayReverse()` | Invertir el orden |
| `array_distinct()` | `arrayDistinct()` | Elementos únicos |
| `array_compact()` | `arrayCompact()` | Eliminar duplicados consecutivos |
| `array_flatten()` | `arrayFlatten()` | Aplanar estructuras anidadas |

```python theme={null}
ds['sorted_tags'] = ds['tags'].arr.array_sort()
ds['unique_tags'] = ds['tags'].arr.array_distinct()
```

<div id="arr-modifications">
  ### Modificaciones
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `array_push_back(elem)` | `arrayPushBack()` | Agregar al final |
| `array_push_front(elem)` | `arrayPushFront()` | Agregar al principio |
| `array_pop_back()` | `arrayPopBack()` | Eliminar el último |
| `array_pop_front()` | `arrayPopFront()` | Eliminar el primero |
| `array_concat(other)` | `arrayConcat()` | Concatenar |

<div id="arr-search">
  ### Búsqueda
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `has(elem)` | `has()` | Contiene un elemento |
| `index_of(elem)` | `indexOf()` | Busca el índice |
| `count_equal(elem)` | `countEqual()` | Cuenta las apariciones |

```python theme={null}
ds['has_python'] = ds['skills'].arr.has('Python')
```

<div id="arr-string">
  ### Operaciones con cadenas
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `array_string_concat(sep)` | `arrayStringConcat()` | Combinar en una cadena |

```python theme={null}
ds['tags_str'] = ds['tags'].arr.array_string_concat(', ')
```

***

<div id="json">
  ## accesor JSON (`.json`)
</div>

Análisis sintáctico de JSON específico de ClickHouse (13 métodos).

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `get_string(path)` | `JSONExtractString()` | Extraer cadena |
| `get_int(path)` | `JSONExtractInt()` | Extraer entero |
| `get_float(path)` | `JSONExtractFloat()` | Extraer flotante |
| `get_bool(path)` | `JSONExtractBool()` | Extraer booleano |
| `get_raw(path)` | `JSONExtractRaw()` | Extraer JSON sin procesar |
| `get_keys()` | `JSONExtractKeys()` | Obtener claves |
| `get_type(path)` | `JSONType()` | Obtener tipo |
| `get_length(path)` | `JSONLength()` | Obtener longitud |
| `has_key(key)` | `JSONHas()` | Comprobar si la clave existe |
| `is_valid()` | `isValidJSON()` | Validar JSON |
| `to_json_string()` | `toJSONString()` | Convertir a JSON |

```python theme={null}
# Parsear columnas JSON
ds['user_name'] = ds['json_data'].json.get_string('user.name')
ds['user_age'] = ds['json_data'].json.get_int('user.age')
ds['is_active'] = ds['json_data'].json.get_bool('user.active')
ds['has_email'] = ds['json_data'].json.has_key('user.email')
```

***

<div id="url">
  ## Accesor de URL (`.url`)
</div>

Análisis de URL específico de ClickHouse (15 métodos).

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `domain()` | `domain()` | Extraer dominio |
| `domain_without_www()` | `domainWithoutWWW()` | Dominio sin www |
| `top_level_domain()` | `topLevelDomain()` | TLD |
| `protocol()` | `protocol()` | Protocolo (http/https) |
| `path()` | `path()` | Ruta de la URL |
| `path_full()` | `pathFull()` | Ruta con consulta |
| `query_string()` | `queryString()` | Cadena de consulta |
| `fragment()` | `fragment()` | Fragmento (#...) |
| `port()` | `port()` | Número de puerto |
| `extract_url_parameter(name)` | `extractURLParameter()` | Obtener parámetro de consulta |
| `extract_url_parameters()` | `extractURLParameters()` | Todos los parámetros |
| `cut_url_parameter(name)` | `cutURLParameter()` | Eliminar parámetro |
| `decode_url_component()` | `decodeURLComponent()` | Decodificar componente de URL |
| `encode_url_component()` | `encodeURLComponent()` | Codificar componente de URL |

```python theme={null}
# Parsear URLs
ds['domain'] = ds['url'].url.domain()
ds['path'] = ds['url'].url.path()
ds['utm_source'] = ds['url'].url.extract_url_parameter('utm_source')
```

***

<div id="ip">
  ## accesor de IP (`.ip`)
</div>

Operaciones sobre direcciones IP específicas de ClickHouse (9 métodos).

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `to_ipv4()` | `toIPv4()` | Convertir a IPv4 |
| `to_ipv6()` | `toIPv6()` | Convertir a IPv6 |
| `ipv4_num_to_string()` | `IPv4NumToString()` | Número a cadena |
| `ipv4_string_to_num()` | `IPv4StringToNum()` | Cadena a número |
| `ipv6_num_to_string()` | `IPv6NumToString()` | IPv6 a cadena |
| `ipv4_to_ipv6()` | `IPv4ToIPv6()` | Convertir a IPv6 |
| `is_ipv4_string()` | `isIPv4String()` | Validar IPv4 |
| `is_ipv6_string()` | `isIPv6String()` | Validar IPv6 |
| `ipv4_cidr_to_range(cidr)` | `IPv4CIDRToRange()` | CIDR a rango |

```python theme={null}
# Operaciones IP
ds['is_valid_ip'] = ds['ip'].ip.is_ipv4_string()
ds['ip_num'] = ds['ip'].ip.ipv4_string_to_num()
```

***

<div id="geo">
  ## Accesor Geo (`.geo`)
</div>

Operaciones geoespaciales y de distancia específicas de ClickHouse (14 métodos).

<div id="geo-distance">
  ### Funciones de distancia
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `great_circle_distance(...)` | `greatCircleDistance()` | Distancia del círculo máximo |
| `geo_distance(...)` | `geoDistance()` | Distancia WGS-84 |
| `l1_distance(v1, v2)` | `L1Distance()` | Distancia de Manhattan |
| `l2_distance(v1, v2)` | `L2Distance()` | Distancia euclidiana |
| `l2_squared_distance(v1, v2)` | `L2SquaredDistance()` | Distancia euclidiana al cuadrado |
| `linf_distance(v1, v2)` | `LinfDistance()` | Distancia de Chebyshev |
| `cosine_distance(v1, v2)` | `cosineDistance()` | Distancia de coseno |

<div id="geo-vector">
  ### Operaciones vectoriales
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `dot_product(v1, v2)` | `dotProduct()` | Producto escalar |
| `l2_norm(vec)` | `L2Norm()` | Norma del vector |
| `l2_normalize(vec)` | `L2Normalize()` | Normalización |

<div id="geo-h3">
  ### Funciones H3
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `geo_to_h3(lon, lat, res)` | `geoToH3()` | De Geo al índice H3 |
| `h3_to_geo(h3)` | `h3ToGeo()` | De H3 a coordenadas geográficas |

<div id="geo-point">
  ### Operaciones sobre puntos
</div>

| Método | ClickHouse | Descripción |
| - | - | - |
| `point_in_polygon(pt, poly)` | `pointInPolygon()` | Punto dentro de un polígono |
| `point_in_ellipses(...)` | `pointInEllipses()` | Punto dentro de elipses |

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

# Calcular distancias
ds['distance'] = F.great_circle_distance(
    ds['lon1'], ds['lat1'],
    ds['lon2'], ds['lat2']
)

# Similitud vectorial
ds['similarity'] = F.cosine_distance(ds['embedding1'], ds['embedding2'])
```

***

<div id="using-accessors">
  ## Uso de los accesores
</div>

<div id="lazy">
  ### Evaluación diferida
</div>

La mayoría de los métodos de accesor son diferidos: devuelven expresiones que se evalúan más adelante:

```python theme={null}
# Todas estas son perezosas
ds['name_upper'] = ds['name'].str.upper()  # Aún no se ejecuta
ds['year'] = ds['date'].dt.year            # Aún no se ejecuta
ds['domain'] = ds['url'].url.domain()      # Aún no se ejecuta

# La ejecución ocurre al acceder a los resultados
df = ds.to_df()  # Ahora todo se ejecuta
```

<div id="execute-immediately">
  ### Métodos que se ejecutan de inmediato
</div>

Algunos métodos de `.str` deben ejecutarse porque cambian la estructura:

| Método | Devuelve | Por qué |
| - | - | - |
| `partition(sep)` | DataStore (3 columnas) | Crea varias columnas |
| `rpartition(sep)` | DataStore (3 columnas) | Crea varias columnas |
| `get_dummies(sep)` | DataStore (N columnas) | Número de columnas dinámico |
| `extractall(pat)` | DataStore | Resultado MultiIndex |
| `cat(sep)` | str | Agregación (N filas → 1) |

<div id="chaining">
  ### Encadenar accesores
</div>

Los métodos de accesor pueden encadenarse:

```python theme={null}
ds['clean_name'] = (ds['name']
    .str.strip()
    .str.lower()
    .str.replace(' ', '_')
)

ds['next_month_start'] = (ds['date']
    .dt.add_months(1)
    .dt.to_start_of_month()
)
```