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Despivotar tabla
La tarea Unpivot Table en Gaio DataOS permite transformar una tabla en formato ancho (con múltiples columnas representando categorías o fechas) en una tabla en formato largo (donde los valores se apilan en filas). Es especialmente útil para series de tiempo, reportes mensuales y dashboards que requieren filtrado dinámico.
Esta tarea solo puede utilizarse cuando una tabla está seleccionada en el flujo.
Cómo usar
1. Abrir la tarea Unpivot Table
Ve al menú: Tasks > ETL > Unpivot Table
2. Configurar la información de la tarea
Task label: (opcional) Nombre para identificar este paso en el flujo.
Result table: Nombre de la nueva tabla que contendrá los datos despivotados (ej.: unpivot_table).
3. Seleccionar columnas a despivotar
Unpivot columns: Selecciona las columnas cuyos valores serán transformados en filas (ej.: January, February, etc.).
Estas columnas se convertirán en valores dentro de un nuevo campo category, y sus valores correspondientes pasarán a una única columna llamada quantity.
4. Ordenar valores (opcional)
Sort values: Selecciona Ascending (ascendente) o Descending (descendente) si deseas controlar el orden de las filas generadas según la categoría.
5. Agregar columnas adicionales (opcional)
Extra columns: Selecciona columnas que deben mantenerse sin cambios y repetirse en la tabla resultante (ej.: Region, Product, Tipo).
Position of extra columns: Define si aparecerán:
At start (al inicio)
At end (al final)
6. Guardar y ejecutar
Haz clic en Save para guardar la tarea en el flujo.
Haz clic en Run para ejecutarla.
Buenas prácticas
Usa campos numéricos claros (ej.: valor, cantidad) como columna de valores para evitar confusión en la nueva columna quantity.
Asegúrate de que los nombres de columnas sean correctos (por ejemplo, corrige errores tipográficos antes de ejecutar).
Siempre revisa la vista previa del resultado para validar que las relaciones originales se mantengan correctamente.
Casos de uso
Convertir columnas mensuales de ventas en una serie de tiempo.
Normalizar respuestas de encuestas o datos provenientes de hojas de cálculo.
Simplificar estructuras para dashboards con filtros dinámicos.
Preparar datasets en formato ancho para modelos analíticos.
Ejemplo de salida
Dada la configuración mostrada en la imagen, la tabla resultante incluirá:
Tipo
category
quantity
Pay
December
313088.1023
Pay
January
0
Pay
February
0
...
...
...
to receive
October
268242.7913
to receive
November
293688.738
Donde:
Tipo se mantiene como columna adicional.
category fue generada a partir de las columnas de meses seleccionadas.
