El análisis de datos a menudo requiere cálculos entre filas adyacentes, como tasa relativa vinculada LRR, variación interanual YoY y medias móviles. Implementar cálculos entre filas en conjuntos ordenados plantea el reto de referenciar miembros adyacentes dentro del conjunto.
Por ejemplo, un comercio tiene preparados los datos de ventas de 12 meses ordenados por mes y quiere calcular el mayor crecimiento mensual.
En SQL esto suele resolverse con funciones de ventana y lag, lo que obliga a escribir subconsultas y repetir cláusulas order by. El enfoque es correcto pero verboso y poco expresivo respecto al orden natural de los datos.
En lenguajes pensados para conjuntos ordenados existen alternativas más naturales. Por ejemplo, en esProc SPL se dispone de referencias adyacentes directas. Con una secuencia sales = [123, 345, 321, 345, 546, 542, 874, 234, 543, 983, 434, 897] se puede obtener el máximo crecimiento mensual con la expresión sales.(if(#>1,~-~[-1],0)).max() donde ~ representa el miembro actual, # su índice y ~[i] al miembro a distancia i del actual, de modo que ~[-1] es el mes anterior.
La sintaxis de SPL para funciones lambda es compacta: if(#>1,~-~[-1],0) actúa como función aplicada por la operación sales.(). Esto evita subconsultas y múltiples cláusulas order by necesarias en SQL.
En Python con pandas también es posible, pero requiere pasos adicionales. Usando rolling se puede crear una ventana de tamaño 2 y aplicar una lambda: result = sales.rolling(window=2).apply(lambda x: x[1] - x[0], raw=True).max(). Otra opción más directa es usar shift: result = (sales - sales.shift(1)).max() o el método diff: result = sales.diff().max(). Estos enfoques funcionan bien pero implican crear objetos intermedios o usar funciones predefinidas cuando las operaciones son sencillas.
Más allá de miembros individuales, a menudo necesitamos referenciar conjuntos adyacentes. Por ejemplo, la media móvil de cada mes sobre el mes actual y los dos anteriores. En SQL se usa avg sobre una ventana rows between 2 preceding and current row, pero SQL obliga a agregar inmediatamente el conjunto y solo permite funciones agregadas predefinidas. Comprobar si las ventas aumentan durante los tres meses consecutivos no tiene una función agregada directa y obliga a encadenar varias funciones lag y cláusulas order by, lo que resulta engorroso.
SPL extiende la notación de referencia adjacente a conjuntos mediante ~[a,b]. Así ~[-2,0] representa los tres elementos desde dos posiciones antes hasta el actual. Para la media móvil basta sales.(~[-2,0].avg()). Para comprobar si la secuencia es estrictamente creciente se puede usar sales.(~[-2,0].pselect(~<=~[-1])==null) donde pselect busca posiciones que incumplen la condición.
En pandas la media móvil es sencilla con rolling(window=3).mean(), pero evaluar condiciones como secuencia creciente requiere lambdas y la ventana fija de rolling puede resultar inflexible para ventanas que crecen desde el inicio o se extienden hasta el final, lo que obliga a invertir la secuencia o usar otras funciones.
SPL unifica la sintaxis con referencias como ~[,0] para desde el primer miembro hasta el actual y ~[0,] para desde el actual hasta el último, facilitando expresiones coherentes y compactas para todo tipo de ventanas y subconjuntos.
Para cálculos sobre campos de tablas, SPL permite usar directamente el nombre del campo con referencias adyacentes. Por ejemplo, si la tabla sales tiene campos month, amount y rate, la derivada del crecimiento monto por tasa se expresa así sales.derive(amount*rate-amount[-1]*rate[-1]:increase) eliminando la necesidad de repetir el nombre de la tabla al referenciar la fila previa.
En pandas para tablas es común repetir el nombre de la columna y combinar groupby y rolling, por ejemplo sales['increase'] = sales.groupby('store')['amount'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[1] - x[0], raw=True). El resultado es funcional pero menos compacto que la notación adyacente de SPL.
SPL aplica su mecanismo de referencia adyacente a todos los conjuntos, incluidos subconjuntos agrupados. Si sales almacena las ventas por tienda ordenadas por mes, calcular la variación mensual por tienda es directo con =sales.group(store).(~.derive(amount-amount[-1]:increase)) donde group conserva los subconjuntos y ~ hace referencia al subconjunto actual.
En resumen, SQL trabaja sobre conjuntos desordenados y depende de funciones de ventana y subconsultas para cálculos entre filas, lo que suele dar lugar a código extenso. Python y pandas admiten conjuntos ordenados y ofrecen varias herramientas como rolling, shift y diff, pero la sintaxis puede ser inconsistente según el caso y a veces exige operaciones auxiliares. SPL, con su mecanismo de referencias adyacentes basado en conjuntos ordenados, proporciona una sintaxis concisa, consistente y expresiva para cálculos entre miembros y subconjuntos.
SPL es open source. El código fuente está disponible en github com SPLWare esProc y se puede probar gratuitamente desde la web oficial de esProc.
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