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.
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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.
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Ronda 4 (verificada con re-corrida sobre los datasets afectados):
- H2: stl_decompose deriva periodo de la frecuencia del indice (seattle period=365
seasonal_strength=0.84; fin del period=2 espurio)
- H3+H10: infer_fk por senal de nombre (<X>Id->X.<X>Id) + excluir no-clave -> chinook
111->9 FK, todas reales, cero absurdas, 16-27x mas rapido; base intacta (flag off->111)
- H6: association no computa eta2 si cardinalidad~=n (Ticket-Fare espurio fuera)
- H7: id secuencial monotono excluido de correlacion y PCA/KMeans (PassengerId fuera)
- H8: correlacion de series no estacionarias marcada espuria / sobre retornos
- H11: distribution_type usa modos/cardinalidad/normalidad (quality->discrete)
- 66 tests verdes
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egutierrez
Egutierrez