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name: metabase_pair_n_n1_columns
kind: function
lang: py
domain: infra
version: "1.0.0"
purity: impure
signature: "def metabase_pair_n_n1_columns(client: MetabaseClient, *, dry_run: bool = True, card_ids: list[int] | None = None, base_field: str = 'Valor_vendido') -> dict"
description: "Para cards Metabase con display table/pivot que agregan SUM(base_field) y SUM(base_field_1), habilita la columna base_field_1 en visualization_settings.table.columns y la posiciona inmediatamente despues de base_field para comparacion visual. Soporta dry_run y campo base configurable."
tags: [metabase, maintenance, batch, visualization, columns, table, pivot, python]
uses_functions: [metabase_list_cards_py_infra]
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: "error_go_core"
imports: [copy, time, httpx]
params:
  - name: client
    desc: "instancia autenticada de MetabaseClient con acceso a GET /api/card y PUT /api/card/:id"
  - name: dry_run
    desc: "si True (default) solo escanea y reporta sin modificar ninguna card; si False aplica el cambio via PUT"
  - name: card_ids
    desc: "lista de IDs especificos a procesar; None = todas las cards activas con display table o pivot"
  - name: base_field
    desc: "nombre del campo MBQL base (sin sufijo _1); la funcion busca sum(base_field) y sum(base_field_1) en las agregaciones; por defecto 'Valor_vendido'"
output: "dict con scanned (cards table/pivot con par detectado), affected (cards con columna a mover), fixed (cards modificadas, 0 en dry_run), skipped (cards ya correctas o sin table.columns), errors (lista de {card_id, error} para fallos en PUT)"
tested: false
tests: []
test_file_path: ""
file_path: "python/functions/metabase/maintenance.py"
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## Ejemplo

```python
from metabase import MetabaseClient, metabase_pair_n_n1_columns

c = MetabaseClient("https://metabase.example.com", "mb_apikey")

# Escanear sin modificar (campo por defecto: Valor_vendido)
report = metabase_pair_n_n1_columns(c, dry_run=True)
print(report)
# {'scanned': 45, 'affected': 3, 'fixed': 0, 'skipped': 42, 'errors': []}

# Aplicar con campo personalizado
report = metabase_pair_n_n1_columns(c, dry_run=False, base_field="Importe")
print(report)
# {'scanned': 12, 'affected': 2, 'fixed': 2, 'skipped': 10, 'errors': []}

# Solo cards especificas
report = metabase_pair_n_n1_columns(c, dry_run=False, card_ids=[42, 99])
```

## Notas

Requisitos para que una card sea candidata:
1. display == "table" o "pivot"
2. dataset_query tiene aggregation con sum(base_field) y sum(base_field_1)
3. visualization_settings.table.columns es una lista

La funcion detecta los slots MBQL dinamicamente (ej: "sum", "sum_3") contando
el orden de aparicion de cada funcion de agregacion en el array. Luego busca
esos slots en table.columns por el campo "name" y reordena.

Si base_field_1 no aparece en table.columns se inserta como nueva entrada
`{"name": slot_n1, "enabled": True}`. Rate-limit: 50ms entre PUTs.
