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egutierrez b1d205203a 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>
2026-06-30 17:56:24 +02:00
egutierrez f3d427d9e4 feat(eda): wiring AutomaticEDA — build_eda_render_ctx + pipeline render_automatic_eda + profile_table(emit_automatic)
Conecta el motor AutomaticEDA con los datos crudos para que los 4 capítulos
dependientes de ctx (modelos, timeseries, geospatial, agregacion) salgan
POBLADOS en vez de degradar a una nota.

- build_eda_render_ctx (datascience, impure, dict-no-throw): dado db_path+table
  y el TableProfile agregado, construye el ctx con los datos crudos que el
  perfil no incluye: raw_numeric {col:[float|None]} alineado por fila (modelos /
  geospatial), timeseries_raw {time_col,t,series} vía extract_timeseries_raw,
  geo_points {lats,lons} desde el par lat/lon detectado, y db_path/table para el
  groupby/pivot push-down de agregacion. Muestrea con LIMIT (no trae la tabla
  entera a RAM). Compone detect_time_column / extract_timeseries_raw /
  detect_latlon_columns / duckdb_query_readonly (imports lazy para evitar ciclo).
- render_automatic_eda (pipeline): one-shot perfil -> ctx -> PDF + PPTX con los
  11 capítulos poblados; devuelve rutas + manifest de versiones por capítulo.
- profile_table: flag aditivo emit_automatic=True emite el AutomaticEDA PDF+PPTX
  además del flujo legacy (emit_pdf/render_eda_pdf intacto). Nuevas claves de
  retorno aeda_pdf_path / aeda_pptx_path / aeda_manifest_path.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 16:08:41 +02:00