feat(eda): poblar head_rows real en el capitulo OVERVIEW (df.head)

El capitulo OVERVIEW del motor AutomaticEDA mostraba "df.head no disponible"
porque ninguna fase de calculo poblaba las primeras filas crudas de la tabla.

- build_eda_render_ctx: nuevo bloque que muestrea SELECT * LIMIT head_n
  (param nuevo head_n=10) y lo expone en ctx["head_rows"] como lista de
  dicts fila. Estilo dict-no-throw: si la query falla, se omite la clave.
- profile_table: puebla prof["head_rows"] reusando _sample_rows (SELECT de
  las columnas LIMIT 10) tras recalcular el type_breakdown. Asi el report
  JSON sidecar tambien lo lleva y el capitulo lo recoge via profile aunque
  no se construya el ctx.
- overview.py: la nota del DataTable de df.head ahora indica el total de
  filas del dataset cuando se conoce ("primeras 10 filas de 891"). Bump
  CHAPTER_VERSION 1.0.0 -> 1.1.0.
- overview_test.py (nuevo): golden (head via profile y via ctx, render PDF
  + PPTX muestran las filas reales, placeholder ausente), edge (sin
  head_rows degrada a nota honesta sin romper, None/vacio devuelven None).

Verificado end-to-end con titanic: render_automatic_eda emite PDF + PPTX con
df.head visible (Braund/Cumings/Heikkinen + columnas) y sin el placeholder.

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

python/functions/datascience/automatic_eda/chapters/overview.py

@@ -20,7 +20,7 @@ from __future__ import annotations
 
 from .. import model
 
-CHAPTER_VERSION = "1.0.0"
+CHAPTER_VERSION = "1.1.0"
 CHAPTER_ID = "overview"
 CHAPTER_TITLE = "Overview"
 
@@ -90,8 +90,14 @@ def _head_block(profile: dict, ctx: dict):
         if not cols:
             cols = list(head[0].keys())
         rows = [[model._safe_str(r.get(c)) for c in cols] for r in head[:10]]
-        return model.DataTable(header=cols, rows=rows,
-                               note=f"primeras {len(rows)} filas")
+        # Honest note: how many rows are shown and, when known, out of how many
+        # rows the dataset has (so "primeras 10 filas de 891" gives context).
+        note = f"primeras {len(rows)} filas"
+        n_rows = profile.get("n_rows")
+        if isinstance(n_rows, int) and not isinstance(n_rows, bool) \
+                and n_rows > len(rows):
+            note += f" de {n_rows:,}".replace(",", ".")
+        return model.DataTable(header=cols, rows=rows, note=note)
     return model.Note(
         "df.head no disponible: el TableProfile no incluye 'head_rows'. La fase "
         "de cálculo debe añadir profile['head_rows'] (lista de dicts fila) o "