fn_registry/python/functions/pipelines/render_automatic_eda.md

name, kind, lang, domain, purity, version, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, tested, tests, test_file_path, file_path, params, output

name	kind	lang	domain	purity	version	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	tested	tests	test_file_path	file_path	params	output
render_automatic_eda	pipeline	py	pipelines	impure	1.1.0	def render_automatic_eda(db_path: str, table: str, backend: str = "duckdb", sample: int = None, run_models: bool = None, run_series: bool = None, run_llm: bool = None, profile_level: str = "standard", out_dir: str = "reports", basename: str = None, ctx_extra: dict = None) -> dict	Informe AutomaticEDA COMPLETO one-shot de una tabla DuckDB/PostgreSQL: perfila con profile_table, construye el ctx con los datos crudos (build_eda_render_ctx: raw_numeric para modelos/geo, timeseries_raw para series, geo_points para el mapa, db_path/table para la agregacion push-down) y emite PDF (A5 movil) Y PPTX (16:9) del mismo documento por capitulos, con los 11 capitulos POBLADOS de verdad (clusters pintados sobre el PCA, evolucion temporal, mapa geografico y tablas de agregacion), no degradados. El parametro profile_level es un preset de consumo CPU/LLM (lite/standard/full) que mapea a los flags run_models/run_series/run_llm/sample; un flag explicito siempre prima sobre el preset. lite=bajo consumo (sin LLM, sin serie, modelos solo PCA+normalidad sin KMeans/IsolationForest, sample reducido); standard=comportamiento historico; full=standard+narrativa LLM. Devuelve las rutas de PDF/PPTX y el manifiesto de versiones por capitulo.	eda duckdb postgres profiling pipeline dataops report pdf pptx	profile_table_py_pipelines build_eda_render_ctx_py_datascience render_automatic_eda_pdf_py_datascience render_automatic_eda_pptx_py_datascience			false	error_go_core		true	render end-to-end sobre DuckDB sintetico con categoricas + fecha + lat/lon emite PDF y PPTX con paginas/slides	python/functions/pipelines/render_automatic_eda_test.py	python/functions/pipelines/render_automatic_eda.py	name desc db_path Ruta al archivo DuckDB (read-only, debe existir) o DSN PostgreSQL si backend='postgres'. name desc table Nombre de la tabla a perfilar e informar. name desc backend 'duckdb' (default) o 'postgres'. Selecciona el motor de perfilado y muestreo. name desc sample Maximo de filas/valores muestreados por columna para el perfil y para los datos crudos del ctx (LIMIT). Default None => lo fija el preset de profile_level (lite=2000, standard/full=5000). Un valor explicito prima sobre el preset. name desc run_models Corre los modelos baratos (PCA/KMeans/IsolationForest/normalidad); necesario para que el capitulo modelos pinte los clusters sobre el plano PCA. Default None => lo fija el preset (True en los tres niveles); en lite los modelos se limitan a PCA+normalidad. Un valor explicito prima sobre el preset. name desc run_series Calcula el analisis de serie temporal por columna numerica; necesario para el analisis del capitulo timeseries. Default None => lo fija el preset (standard/full=True, lite=False). Un valor explicito prima sobre el preset. name desc run_llm Hace la interpretacion LLM del perfil y ACTIVA la narrativa LLM de los capitulos modelos/geospatial/agregacion (titulos de segmento, descripcion de zona, seleccion de agregaciones). Con False usan su derivacion cuantitativa sin red. Default None => lo fija el preset (full=True, lite/standard=False). Un valor explicito prima sobre el preset. name desc profile_level Preset de consumo CPU/LLM (default 'standard'). Mapea a defaults de run_models/run_series/run_llm/sample; un flag explicito SIEMPRE prima. 'lite'=bajo consumo (run_llm=False, run_series=False, sample=2000, modelos solo PCA+normalidad sin KMeans/IsolationForest); 'standard'=comportamiento historico (modelos completos, serie, sin LLM); 'full'=standard+narrativa LLM. Un nivel desconocido cae a 'standard'. name desc out_dir Directorio de salida (se crea si no existe). Default 'reports'. name desc basename Nombre base de los archivos sin extension. Default 'aeda_<table>_<timestamp>'. name desc ctx_extra Dict opcional con claves de presentacion/contexto extra que se mezclan en el ctx (dataset_name, description, source_origin, ...); no pisan las claves de datos calculadas por build_eda_render_ctx.	dict {status:'ok', pdf_path:str, pptx_path:str, manifest_path:str|None, n_pages:int, n_slides:int, pdf_note:str, pptx_note:str, profile:<TableProfile>} o {status:'error', error:str} (dict-no-throw).

Ejemplo

from pipelines.render_automatic_eda import render_automatic_eda

# Informe completo a reports/ (standard = comportamiento por defecto historico).
r = render_automatic_eda("/tmp/ventas.duckdb", "ventas", out_dir="reports")
print(r["status"], r["pdf_path"], r["pptx_path"], r["n_pages"], r["n_slides"])
# ok reports/aeda_ventas_20260630-120500.pdf reports/aeda_ventas_20260630-120500.pptx 37 39

# Bajo consumo (CPU/LLM): vistazo rapido y barato — sin LLM, sin serie, modelos
# solo PCA + normalidad (sin KMeans/IsolationForest), sample reducido.
r = render_automatic_eda("/tmp/ventas.duckdb", "ventas", profile_level="lite")

# Maximo: standard + narrativa LLM por capitulo (titulos de segmento, etc.).
r = render_automatic_eda("/tmp/ventas.duckdb", "ventas", profile_level="full")

# Precedencia: el flag explicito SIEMPRE prima sobre el preset. lite pero con LLM:
r = render_automatic_eda("/tmp/ventas.duckdb", "ventas",
                         profile_level="lite", run_llm=True)  # el LLM SI se ejecuta

Cuando usarla

Cuando quieras el informe AutomaticEDA COMPLETO (PDF + PPTX) de una tabla en una sola llamada, con los capitulos de modelos, series, geoespacial y agregacion ya poblados (no degradados). Es el reemplazo de "perfila + monta el ctx a mano + llama a los dos renderers": este pipeline orquesta profile_table -> build_eda_render_ctx -> render_automatic_eda_pdf/_pptx. Usalo como entregable para compartir un EDA, o como el motor detras de profile_table( emit_automatic=True) y del skill /eda.

Para un EDA barato/rapido (CI, vistazo previo, maquina sin GPU o sin red) usa profile_level="lite": evita KMeans + IsolationForest (lo caro en CPU), la serie temporal y el LLM. Para el maximo con interpretacion narrativa por capitulo, profile_level="full". El default "standard" mantiene el comportamiento previo.

Gotchas

• Impura: ESCRIBE el PDF, el PPTX y automatic_eda_manifest.json en out_dir.
• db_path debe existir: DuckDB read-only no crea la base.
• Precedencia de flags vs preset: profile_level solo fija los DEFAULTS de run_models/run_series/run_llm/sample (los que quedan en None). Cualquiera de esos flags pasado explicito gana al preset. Ej: profile_level="lite", run_llm=True ejecuta el LLM pese a que lite lo apaga por defecto.
• lite y la seleccion de features de modelo: en lite los modelos (PCA + normalidad) corren sobre la muestra numerica cruda (ctx['raw_numeric']), sin la poda fina de features que aplica el modo standard (que excluye ids enteros y columnas de baja cardinalidad antes de PCA/KMeans). Es el coste de mantener el cableado minimo y barato; para el analisis fino de modelos usa standard/full.
• profile_level="standard"/"full" corren PCA/KMeans/IsolationForest + ADF/KPSS/STL por columna (caro). Para un informe mas barato usa "lite" (o pon los flags a False a mano): los capitulos modelos/timeseries se reducen pero el resto del informe sale igual.
• run_llm=True (preset full o flag explicito) hace llamadas de red (interpretacion del perfil + narrativa por capitulo). Sin red, usa lite/standard: los capitulos siguen completos con su derivacion cuantitativa.
• El PPTX requiere python-pptx; si no esta instalado, pptx_path sera None y pptx_note lo explica (el PDF se emite igual).
• Los datos crudos del ctx se muestrean con sample (LIMIT), no se trae la tabla entera a RAM; con tablas enormes sube sample si quieres mas representatividad (coste: mas memoria).

Capability growth log

• v1.1.0 (2026-06-30) — anade el parametro profile_level (lite/standard/full), preset de consumo CPU/LLM que mapea a los flags run_models/run_series/run_llm/ sample. lite limita los modelos a PCA+normalidad (cableado a run_eda_models con run_kmeans=False/run_isolation=False) y apaga LLM/serie. Cambio aditivo y retro-compatible: sin profile_level el comportamiento es identico al de v1.0.0.