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name: build_boxplot_stats
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: pure
signature: "def build_boxplot_stats(numeric: dict) -> dict"
description: "Deriva las estadisticas de un boxplot de Tukey desde el sub-bloque numeric de un ColumnProfile del grupo eda (salida de describe_numeric). Aplica la regla del 1.5*IQR a los percentiles p25/p50/p75 para obtener cuartiles, fences, bigotes reales y flags de outliers. Lectura defensiva con .get; NUNCA lanza. Si faltan los percentiles clave devuelve {} para que el caller omita el grafico."
tags: [eda, statistics, profiling, boxplot, tukey, iqr, datascience]
params:
  - name: numeric
    desc: "Sub-bloque numeric de un ColumnProfile del grupo eda (la salida de describe_numeric). Claves esperadas (todas pueden ser None): min, max, mean, median, mode, std, variance, cv, p1, p5, p25, p50, p75, p95, p99, iqr, skew, kurtosis, n_outliers, outlier_pct, zero_pct, negative_pct, distribution_type, histogram. Solo se usan p25, median/p50, p75, min, max y n_outliers."
output: "Dict con las cifras de un boxplot horizontal de Tukey: {q1=p25, median=median(o p50), q3=p75, iqr=q3-q1, lower_fence=q1-1.5*iqr, upper_fence=q3+1.5*iqr, whisker_lo=max(min,lower_fence), whisker_hi=min(max,upper_fence), min, max, has_low_outliers=min<lower_fence, has_high_outliers=max>upper_fence, n_outliers}. Numericos en float, flags en bool nativo, n_outliers en int. Si faltan p25/median(o p50)/p75 devuelve {} (dict vacio). Cuando min/max faltan, los bigotes caen a la fence correspondiente."
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: ""
imports: []
tested: true
tests: ["test_boxplot_tukey_basico", "test_percentiles_faltan_devuelve_vacio", "test_median_cae_a_p50", "test_whiskers_usan_fence_si_falta_min_max", "test_tipos_salida_float_bool_int"]
test_file_path: "python/functions/datascience/build_boxplot_stats_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/build_boxplot_stats.py"
---

## Ejemplo

```python
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join("python", "functions"))
from datascience.build_boxplot_stats import build_boxplot_stats

# Sub-bloque numeric tal y como lo produce describe_numeric:
numeric = {
    "min": 1.0, "max": 100.0,
    "p25": 10.0, "median": 25.0, "p75": 40.0,
    "iqr": 30.0, "n_outliers": 3,
}
box = build_boxplot_stats(numeric)
print(box["lower_fence"], box["upper_fence"])  # -35.0 85.0
print(box["whisker_lo"], box["whisker_hi"])    # 1.0 85.0
print(box["has_low_outliers"], box["has_high_outliers"])  # False True
```

## Cuando usarla

- Usala al dibujar un boxplot horizontal bajo el histograma en el capitulo `num_distr` de `AutomaticEDA`: convierte el bloque `numeric` de un `ColumnProfile` en las cifras exactas que el renderer necesita (cuartiles, fences, extremos de los bigotes y flags de outliers).
- Cuando ya tengas los percentiles calculados (salida de `describe_numeric`) y solo necesites derivar la geometria del boxplot de Tukey sin volver a tocar los valores crudos.
- Cuando quieras decidir si una columna tiene cola alta/baja (`has_high_outliers` / `has_low_outliers`) antes de proponer una transformacion (log, winsorize).

## Gotchas

- Funcion pura, sin I/O y determinista. Lectura defensiva con `.get`: NUNCA lanza. Si faltan `p25`, `median`/`p50` o `p75` devuelve `{}` (dict vacio) — el caller debe omitir el boxplot.
- Los `n_outliers` que se propagan vienen del bloque z-score del profile (`detect_outliers`, threshold 3.0), NO de la regla IQR. Son informativos: el conteo de Tukey que esta funcion calcula son los **fences** (`lower_fence`/`upper_fence`), no un recuento de puntos.
- No recibe los valores crudos de la columna, solo deriva cifras desde los percentiles ya calculados. Por eso no puede contar cuantos puntos caen fuera de las fences, solo si los extremos (`min`/`max`) las superan.
- `iqr` se recalcula como `q3 - q1` aunque el bloque traiga `numeric['iqr']`: asi funciona aunque esa clave falte.
- Cuando `min`/`max` faltan, los bigotes caen a la fence correspondiente y los flags de outliers quedan en `False` (sin extremo real no se afirma cola).