> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-home-button.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Referencia de la clase 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 clase principal, similar a un DataFrame, para manipular 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 columnas       |
| `index`   | Index                         | Índice de fila            |
| `dtype`   | dict                          | Tipos de datos de columna |
| `copy`    | bool                          | Copiar datos              |

**Ejemplos:**

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

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

# DataStore vacío
ds = DataStore()
```

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

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

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

| Método                    | Descripción                              |
| ------------------------- | ---------------------------------------- |
| `uri(uri)`                | Factoría universal a partir de un URI    |
| `from_file(path, ...)`    | Crear a partir de un archivo             |
| `from_df(df)`             | Crear a partir de un DataFrame de pandas |
| `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/products/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   | Saltar 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/products/chdb/datastore/query-building) para obtener más información.

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

Consulta [Compatibilidad con Pandas](/es/products/chdb/datastore/pandas-compat) para ver 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()`

**Aplicación/transformación:**
`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 un DataFrame de pandas |
| `to_pandas()`           | Alias de to\_df                    |
| `to_arrow()`            | Convertir a una tabla de 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                         |

Consulte [Operaciones de E/S](/es/products/chdb/datastore/io) para obtener más detalles.

<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/products/chdb/debugging) para 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 para evaluación perezosa. Se devuelve al acceder a una columna.

```python theme={null}
# ColumnExpr se devuelve automáticamente
col = ds['name']  # Devuelve 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 con cadenas        | 56 métodos  |
| `.dt`   | Operaciones de fecha y hora    | 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  |

Consulta [Accesores](/es/products/chdb/datastore/accessors) para ver 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]           # Mayor que
ds[ds['age'] >= 25]          # Mayor o igual
ds[ds['age'] < 25]           # Menor que
ds[ds['age'] <= 25]          # Menor o igual
ds[ds['name'] == 'Alice']    # Igual
ds[ds['name'] != 'Bob']      # Distinto
```

<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              |
| `astype(dtype)`              | Alias de cast                  |
| `isnull()`                   | Es NULL                        |
| `notnull()`                  | No es NULL                     |
| `isna()`                     | Alias de isnull                |
| `notna()`                    | Alias de notnull               |
| `isin(values)`               | 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)`         | Limitar valores                |
| `abs()`                      | Valor absoluto                 |
| `round(decimals)`            | Redondear valores              |
| `floor()`                    | Redondear hacia abajo          |
| `ceil()`                     | Redondear 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()`     | Recuento de valores no nulos |
| `nunique()`   | Recuento de valores únicos   |
| `std()`       | Desviación estándar          |
| `var()`       | Varianza                     |
| `median()`    | Mediana                      |
| `quantile(q)` | Cuantil                      |
| `first()`     | Primer valor                 |
| `last()`      | Último valor                 |
| `any()`       | Al menos un true             |
| `all()`       | Todos true                   |

***

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

Representa un DataStore agrupado para realizar operaciones de agregación.

```python theme={null}
# LazyGroupBy se devuelve automáticamente
grouped = ds.groupby('category')  # Devuelve 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 | Aplicación de una función por grupo  |
| `transform(func)` | DataStore | Transformación por grupo             |
| `filter(func)`    | DataStore | Filtrado de grupos                   |

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

```python theme={null}
# Seleccionar columna después de groupby
grouped['amount'].sum()     # Devuelve DataStore
grouped[['a', 'b']].sum()   # Devuelve DataStore
```

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

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

# Múltiples agregaciones por columna
grouped.agg({'amount': ['sum', 'mean', 'count']})

# Agregaciones con nombre
grouped.agg(
    total=('amount', 'sum'),
    average=('amount', 'mean'),
    count=('id', 'count')
)
```

***

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

Representa una serie 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 principales:

| Método           | Descripción           |
| ---------------- | --------------------- |
| `value_counts()` | Frecuencia de valores |
| `unique()`       | Valores únicos        |
| `nunique()`      | Contar valores únicos |
| `mode()`         | Valor más frecuente   |
| `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

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

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

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

Consulte [Agregación](/es/products/chdb/datastore/aggregation#f-namespace) para obtener más detalles.

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

Referencia a una columna por nombre.

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

# Crear referencia de campo
amount = Field('amount')
price = Field('price')

# Usar en expresiones
F.sum(Field('amount'))
F.avg(Field('price'))
```

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

Constructor para expresiones CASE WHEN.

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

# Asignar a la columna
ds['grade'] = result
```

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

Especificación de ventana para las funciones de ventana.

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

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

# Usar con una agregación
ds['rolling_avg'] = F.avg('price').over(window)
```