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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](/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](/es/chdb/datastore/query-building) para más detalles.

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

Consulta [Compatibilidad con Pandas](/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](/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](/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](/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](/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)
```