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

..

automatic_eda

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

2026-06-30 17:56:24 +02:00

tests

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

__init__.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

acf_pacf_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

acf_pacf.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

acf_pacf.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

add_pdf_internal_links_test.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

add_pdf_internal_links.md

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

add_pdf_internal_links.py

feat(eda): motor AutomaticEDA fase 4a — render fixes + keep-together + glosario clicable

2026-06-30 17:35:19 +02:00

adf_kpss_stationarity_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

adf_kpss_stationarity.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

adf_kpss_stationarity.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

aggregate_by_group_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

aggregate_by_group.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

aggregate_by_group.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

align_relations_to_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

align_relations_to_entities.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

alpha_shape_concave_hull.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

alpha_shape_concave_hull.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

analyze_geo_extent_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

analyze_geo_extent.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

analyze_geo_extent.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

association_matrix_test.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

association_matrix.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

association_matrix.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

autocorrelation.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

best_central_tendency.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

best_central_tendency.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

build_boxplot_stats_test.py

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_boxplot_stats.md

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_boxplot_stats.py

feat(eda): build_boxplot_stats — estadísticas de boxplot Tukey desde sub-bloque numeric

2026-06-30 14:54:49 +02:00

build_eda_notebook_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_notebook.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_notebook.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_eda_render_ctx_test.py

feat(eda): wiring AutomaticEDA — build_eda_render_ctx + pipeline render_automatic_eda + profile_table(emit_automatic)

2026-06-30 16:08:41 +02:00

build_eda_render_ctx.md

feat(eda): wiring AutomaticEDA — build_eda_render_ctx + pipeline render_automatic_eda + profile_table(emit_automatic)

2026-06-30 16:08:41 +02:00

build_eda_render_ctx.py

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

2026-06-30 17:56:24 +02:00

build_entity_schema_prompt_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_entity_schema_prompt.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

build_entity_schema_prompt.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_geo_scatter_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_geo_scatter.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_geo_scatter.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

build_join_graph_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_join_graph.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_join_graph.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

build_relation_schema_prompt_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

build_relation_schema_prompt.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

build_relation_schema_prompt.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

categorical_cardinality_block_test.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_cardinality_block.md

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_cardinality_block.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_top_pie_figure_test.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_top_pie_figure.md

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

categorical_top_pie_figure.py

feat(eda): capítulo AutomaticEDA CAT DISTR + funciones cardinalidad/pie

2026-06-30 15:04:10 +02:00

cdp_scrape_aliexpress_trending.py

feat(shell): auto-commit con 31 cambios

2026-06-14 23:55:16 +02:00

clip.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

column_quality_score_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

column_quality_score.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

column_quality_score.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_matrix_duckdb_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_matrix_duckdb.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_matrix_duckdb.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

correlation_ratio.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

cramers_v.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

datascience.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

decode_qr_image.py

feat(datascience): auto-commit con 5 cambios

2026-06-28 18:16:24 +02:00

deduplicate_entities_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

deduplicate_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

deduplicate_entities.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

deduplicate_relations_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

deduplicate_relations.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

deduplicate_relations.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

depth_to_relief_glb.md

feat(datascience): promover remove_background al registry + mask en depth_to_relief_glb (grupo img-to-3d)

2026-06-21 21:43:08 +02:00

depth_to_relief_glb.py

feat(datascience): promover remove_background al registry + mask en depth_to_relief_glb (grupo img-to-3d)

2026-06-21 21:43:08 +02:00

describe_clusters_llm_test.py

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_clusters_llm.md

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_clusters_llm.py

feat(eda): project_clusters_2d + describe_clusters_llm para el capitulo MODELOS

2026-06-30 14:57:27 +02:00

describe_numeric_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

describe_numeric.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

describe_numeric.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

detect_distribution_type.md

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

detect_distribution_type.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

detect_drift_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

detect_drift.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

detect_drift.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

detect_latlon_columns_test.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_latlon_columns.md

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_latlon_columns.py

feat(eda): primitivas geoespaciales del grupo eda (detección lat/lon + extensión + scatter)

2026-06-30 15:29:33 +02:00

detect_outliers.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

detect_time_column_test.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

detect_time_column.md

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

detect_time_column.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

diff_entities_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_entities.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

diff_entities.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_relations_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

diff_relations.md

chore: auto-commit (286 archivos)

2026-05-16 16:33:22 +02:00

diff_relations.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

eda_llm_insights_test.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

eda_llm_insights.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

eda_llm_insights.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_hawkes.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

estimate_image_depth.md

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_image_depth.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

estimate_pareto_alpha.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

exploratory_caveats_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

exploratory_caveats.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

exploratory_caveats.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

extract_entities_gliner.md

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

extract_entities_gliner.py

feat(datascience): GLiNER entity extractor (zero-shot NER) drop-in con LLM

2026-04-30 16:33:38 +02:00

extract_entities_llm_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_entities_llm.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

extract_entities_llm.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_graph_gliner2.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_graph_gliner2.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_relations_glirel.md

feat(datascience): GLiREL relation extractor (zero-shot triplets) drop-in con LLM

2026-04-30 16:41:09 +02:00

extract_relations_glirel.py

feat(datascience): GLiREL relation extractor (zero-shot triplets) drop-in con LLM

2026-04-30 16:41:09 +02:00

extract_relations_llm_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_relations_llm.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

extract_relations_llm.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

2026-04-05 17:11:32 +02:00

extract_relations_mrebel.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

extract_relations_mrebel.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

extract_timeseries_raw_test.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

extract_timeseries_raw.md

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

extract_timeseries_raw.py

feat(eda): capítulo TIMESERIES del AutomaticEDA (evolución + análisis de serie)

2026-06-30 15:35:42 +02:00

extract_triples_spacy_es.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

extract_triples_spacy_es.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

fdr_correction_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

fdr_correction.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

fdr_correction.py

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fuzzy_merge_adaptive.md

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fuzzy_merge_adaptive.py

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geometric_mean.py

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gliner2_load_model.py

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gliner_load_model.md

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gliner_load_model.py

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glirel_load_model.py

fix(datascience): glirel_load_model compatible con huggingface_hub 1.x

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hotness_score.md

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hotness_score.py

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impute.md

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infer_fk_containment_duckdb.md

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infer_fk_containment_duckdb.py

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kde_density_levels.py

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linspace.md

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mutual_info_columns.py

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ops_to_rdf_triples.md

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ops_to_rdf_triples.py

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ops_to_sigma_json.md

docs: params/output semántico en 506 funciones para composabilidad

2026-04-05 18:45:16 +02:00

ops_to_sigma_json.py

feat: funciones datascience — ops_to_rdf_triples, ops_to_sigma_json, render_sigma_html

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parse_amazon_ranking_html_test.py

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parse_amazon_ranking_html.md

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parse_amazon_ranking_html.py

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parse_rebel_output.md

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parse_rebel_output.py

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pca_explained_test.py

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pca_explained.md

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pca_explained.py

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pearson.md

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pivot_table_duckdb_test.py

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pptx_link_run_to_slide_test.py

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pptx_link_run_to_slide.md

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pptx_link_run_to_slide.py

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profile_datetime_test.py

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profile_datetime.md

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pull_gsc_search_analytics.md

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query_osint_db_test.py

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rebel_load_model.md

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rebel_load_model.py

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remove_background.md

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remove_background.py

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remove_words_from_column.md

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render_automatic_eda_pdf_test.py

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render_automatic_eda_pdf.md

feat(eda): núcleo AutomaticEDA — documento por capítulos + renderers PDF/PPTX anti-corte

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render_automatic_eda_pptx_test.py

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render_automatic_eda_pptx.md

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render_automatic_eda_pptx.py

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render_eda_markdown_test.py

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render_eda_markdown.md

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render_eda_markdown.py

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render_eda_pdf_test.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

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render_eda_pdf.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

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render_eda_pdf.py

feat(eda): render de models en markdown + PDF DB-level para profile_database (H4,H9)

2026-06-29 04:05:38 +02:00

render_sigma_html.md

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render_sigma_html.py

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resample_timeseries_test.py

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resample_timeseries.md

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resample_timeseries.py

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rolling_window.md

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run_eda_models_test.py

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run_eda_models.md

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run_eda_models.py

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score_demand_signal_test.py

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select_groupby_keys.md

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select_groupby_keys.py

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

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spacy_es_load_model.md

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spacy_es_load_model.py

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spearman_corr_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

spearman_corr.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

spearman_corr.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

standardize.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

stl_decompose_test.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

stl_decompose.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

stl_decompose.py

fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)

2026-06-29 06:37:47 +02:00

suggest_aggregations_llm_test.py

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

2026-06-30 15:33:55 +02:00

suggest_aggregations_llm.md

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

2026-06-30 15:33:55 +02:00

suggest_aggregations_llm.py

feat(eda): funciones de agregación/OLAP para AutomaticEDA (groupby/pivot push-down + selección LLM)

2026-06-30 15:33:55 +02:00

suggest_reexpression_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

suggest_reexpression.md

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

suggest_reexpression.py

feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues

2026-06-29 03:34:01 +02:00

summarize_categorical_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_categorical.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_categorical.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_table_duckdb_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_table_duckdb.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_table_duckdb.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

summarize_table_pg_test.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

summarize_table_pg.md

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

summarize_table_pg.py

feat(infra): auto-commit con 56 cambios

2026-06-21 14:22:55 +02:00

summary_stats.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

summary_stats.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

theils_u_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

theils_u.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

theils_u.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

to_returns_test.py

fix(eda): bugs de bajo riesgo del benchmark (H1,H5,H12,H13,H14) + tests faltantes

2026-06-29 03:51:11 +02:00

to_returns.md

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2026-06-29 03:34:01 +02:00

to_returns.py

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2026-06-29 03:34:01 +02:00

translate_es_to_en.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

translate_es_to_en.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

trend_slope_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

trend_slope.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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trend_slope.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

2026-06-20 18:22:23 +02:00

trimmed_mean.md

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00

trimmed_mean.py

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2026-05-04 23:35:22 +02:00

vault_csv_profile.md

chore: auto-commit (95 archivos)

2026-05-13 00:50:34 +02:00

vault_csv_profile.py

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2026-05-13 00:50:34 +02:00

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chore: auto-commit (95 archivos)

2026-05-13 00:50:34 +02:00

vault_pdf_extract.py

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words_to_dataset.md

chore: auto-commit (799 archivos)

2026-05-14 00:28:20 +02:00

words_to_dataset.py

feat: extraccion masiva footprint_aurgi (41 funcs + 4 types + stack Docker geo)

2026-05-04 23:35:22 +02:00