feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

Añade el capítulo `missingness` al motor AutomaticEDA, complemento natural de
`calidad`: donde calidad reporta cuánto falta por columna, este capítulo analiza
el PATRÓN de los nulos — dónde faltan y si las columnas faltan juntas
(co-ocurrencia de ausencias), la señal que distingue MCAR de MAR antes de imputar.

Capítulo (`chapters/missingness.py`), registrado en `chapters_registry.py` justo
tras `calidad`:
- Resumen global: % de celdas faltantes, columnas con nulos, filas completas vs
  incompletas.
- Ranking por columna (tabla + barras horizontales).
- Co-ocurrencia: correlación de las máscaras is-null entre columnas (heatmap +
  tabla de los pares que co-faltan, con co-faltantes y Jaccard).
- Patrones de fila más frecuentes (estilo matriz de missingno).
- Lectura MCAR/MAR exploratoria (heurística por correlación/solape de ausencias,
  no confirmatoria), que cita la evidencia concreta.
- Términos de glosario clicables: missingness, MCAR, MAR.

La máscara is-null por fila de TODAS las columnas (numéricas y categóricas) se
construye con un push-down DuckDB sobre ctx['db_path']/table (mismo patrón que el
capítulo agregación), con fallback a ctx['raw_numeric'] cuando no hay BD. Activa
solo si la tabla tiene nulos; si no, devuelve None.

Funciones nuevas del grupo `eda` (dominio datascience):
- extract_null_mask (impura): máscara is-null por fila vía query_fn.
- missingness_overview (pura): resumen global + filas completas/incompletas.
- missingness_correlation (pura): correlación de ausencias + pares + Jaccard,
  reutiliza pearson.
- missingness_row_patterns (pura): patrones de fila más comunes.
- missingness_corr_heatmap_figure / missingness_rank_bar_figure (impuras): figuras.

Verificado: EDA de titanic genera el capítulo en PDF + PPTX + MD con Cabin 77.1%,
Age 19.9% y la co-ocurrencia Age↔Cabin (158 filas). Suite completa de AutomaticEDA
+ render_automatic_eda en verde (125 passed); tests por función y por capítulo;
fn index sin error.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/datascience/extract_null_mask.md

@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+name: extract_null_mask
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def extract_null_mask(query_fn, table: str, columns: list, max_rows: int = 5000) -> dict"
+description: "Extrae la mascara de nulos (1=falta / 0=presente) de una muestra de filas de una tabla, una lista 0/1 por columna alineada por fila, para alimentar el capitulo de calidad / patron de nulos de AutomaticEDA sin que el capitulo toque la base de datos. Recibe un lector read-only inyectado `query_fn(sql) -> dict` (mismo contrato que duckdb_query_readonly / pg_query / el `_q` de profile_table) y NO abre ninguna conexion por su cuenta. Construye UNA sola query que proyecta por cada columna `CASE WHEN \"col\" IS NULL THEN 1 ELSE 0 END` con identificadores escapados y LIMIT. Devuelve dict dict-no-throw: columns (efectivamente leidas, en orden), mask (lista int 0/1 por columna, misma longitud todas) y n. Una celda None se cuenta defensivamente como 1 (falta)."
+tags: [eda, nulls, missing, datascience, automatic-eda, extraction, read-only, duckdb, postgres, python]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: []
+params:
+  - name: query_fn
+    desc: "callable lector read-only del backend activo. Recibe un string SQL y devuelve un dict {'status':'ok','rows':[{col:val,...},...]} (mismo contrato que duckdb_query_readonly o el `_q` de profile_table). NO se abre ninguna conexion dentro de la funcion: toda la lectura pasa por query_fn. Si es None -> error."
+  - name: table
+    desc: "nombre de la tabla de la que muestrear la mascara de nulos. Se escapa con comillas dobles en la query. Vacio o None -> status error."
+  - name: columns
+    desc: "lista de nombres de columna a evaluar. Cada una produce una entrada en `mask` con una lista 0/1 paralela por fila (1=IS NULL, 0=presente). Cada nombre se escapa con comillas dobles. Vacia o None -> status error."
+  - name: max_rows
+    desc: "limite de filas a muestrear (clausula LIMIT). Default 5000. Protege frente a tablas enormes; con LIMIT obtienes el primer tramo, no un muestreo uniforme."
+output: "dict (nunca lanza). En exito: {'status':'ok','table':str,'columns':[str,...] (en orden),'mask':{col:[int 0/1,...],...} (1=falta/IS NULL, 0=presente; todas las listas con misma longitud = n),'n':int}. En error (sin lanzar): {'status':'error','error':str,'table':str,'columns':[],'mask':{},'n':0}. Errores: query_fn None, table vacia, columns vacia, o query_fn devuelve status!='ok' (se propaga su error)."
+tested: true
+tests: ["test_golden_mask_alineada", "test_celda_none_cuenta_como_falta", "test_columns_vacia_status_error", "test_query_fn_status_error_propaga", "test_query_fn_none_da_error_sin_reventar", "test_sql_contiene_case_y_limit"]
+test_file_path: "python/functions/datascience/extract_null_mask_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/extract_null_mask.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.join("python", "functions"))
+from datascience.extract_null_mask import extract_null_mask
+from infra import duckdb_query_readonly
+
+# El lector read-only se inyecta como closure (igual que el `_q` de profile_table).
+db = "data/clientes.duckdb"
+def _q(sql):
+    return duckdb_query_readonly(db, sql)
+
+res = extract_null_mask(_q, "clientes", ["email", "telefono", "edad"])
+# res == {
+#   "status": "ok",
+#   "table": "clientes",
+#   "columns": ["email", "telefono", "edad"],
+#   "mask": {
+#     "email":    [0, 0, 1, 0, ...],   # fila 2 sin email
+#     "telefono": [1, 0, 1, 0, ...],
+#     "edad":     [0, 0, 0, 1, ...],
+#   },
+#   "n": 5000,
+# }
+
+# % de nulos por columna a partir de la muestra:
+pct = {c: 100 * sum(bits) / max(res["n"], 1) for c, bits in res["mask"].items()}
+
+# Se entrega al capitulo de calidad sin que este toque la BD:
+ctx = {"null_mask": res}
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Cuando el capitulo de calidad / patron de nulos de AutomaticEDA necesita saber
+DONDE faltan los valores (no solo cuantos) y NO debe abrir la base de datos por
+su cuenta: extraes aqui la mascara 0/1 por columna alineada por fila y se la pasas
+en `ctx['null_mask']`. Usala siempre que quieras detectar co-ocurrencia de nulos
+(filas que fallan en varias columnas a la vez), calcular el % de nulos sobre una
+muestra, o pintar un heatmap de missingness reutilizando un unico lector read-only
+inyectado, en vez de hacer N `COUNT(*) WHERE col IS NULL` por separado.
+
+## Gotchas
+
+- **Impura**: lee de la base de datos a traves de `query_fn`. No abre conexiones
+  por su cuenta — depende por completo del lector inyectado. Sigue el estilo
+  dict-no-throw del grupo `eda`: nunca lanza; ante cualquier fallo devuelve
+  `{"status":"error","error":...}` con `columns=[]`, `mask={}`, `n=0`.
+- **`error_type` en el frontmatter es `error_go_core` por convencion del registry**
+  (toda funcion impura debe declararlo y el indexer lo exige), pero el codigo
+  NO lanza esa excepcion: degrada al dict de error. Es metadata, no comportamiento.
+- **Muestra, no censo**: con `LIMIT max_rows` obtienes el primer tramo de filas que
+  devuelva el backend, no un muestreo uniforme ni la tabla entera. El % de nulos
+  derivado es una estimacion sobre esa muestra; para el conteo exacto usa un
+  agregado `COUNT(*)`/`COUNT(col)` aparte.
+- **Alineacion por fila**: `mask[col][i]` corresponde a la misma fila `i` que
+  `mask[otra_col][i]`. Todas las listas tienen longitud `n`, asi que puedes cruzar
+  columnas por indice (co-ocurrencia de nulos) sin re-alinear.
+- **Defensa None -> 1**: el SQL ya devuelve 0/1, pero si una celda llega como `None`
+  (CASE no aplicado, columna ausente en la fila, backend que nulifica) se cuenta
+  como 1 (falta). Un valor inesperado no convertible a int se trata como presente (0).
+- **No loguear los datos crudos**: aunque `mask` es solo 0/1, los nombres de columna
+  pueden revelar el esquema. En trazas usa `n` y el numero de columnas, no el dict
+  completo.