egutierrez a9a60cbf2c feat(eda): histograma sin outliers (vista central) en num_distr ...

describe_numeric emite una nueva clave aditiva histogram_clipped: un segundo histograma re-binado sobre el rango de vallas de Tukey [p25-1.5*IQR, p75+1.5*IQR], reutilizando los percentiles ya calculados. Es [] cuando el recorte no excluye nada (sin outliers), la columna es constante (iqr==0) o la sub-muestra recortada pierde dispersion, de modo que el renderer no duplica el histograma completo.

El capitulo num_distr consume histogram_clipped como una segunda figura DENTRO del mismo grupo keep-together de la columna: la vista central se lee cuando una cola larga aplasta la escala del histograma completo. Bump describe_numeric 1.0.0->1.1.0 (aditivo) y CHAPTER_VERSION num_distr 1.3.0->1.4.0. Tests: golden (recorta la cola), edges (sin outliers -> [], constante -> []), contrato de claves y smoke e2e de render.

2026-07-03 20:34:08 +02:00

..

automatic_eda

feat(eda): histograma sin outliers (vista central) en num_distr

2026-07-03 20:34:08 +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

chore: auto-commit (26 archivos)

2026-07-02 19:00:13 +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

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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

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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

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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

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autocorrelation.md

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best_central_tendency.md

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best_central_tendency.py

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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_boxplots_figure_test.py

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_boxplots_figure.md

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_boxplots_figure.py

feat(eda): capítulo OUTLIERS — valores atípicos univariantes + multivariantes

2026-06-30 21:12:40 +02:00

build_column_dictionary_test.py

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2026-07-02 19:00:13 +02:00

build_column_dictionary.md

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build_column_dictionary.py

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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

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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_bar_figure_test.py

feat(eda): CAP4/CAP5 distribuciones — párrafos al glosario, desc LLM + unidad por columna, donut→barras, PPT figura a la derecha

2026-07-01 02:01:07 +02:00

categorical_top_bar_figure.md

feat(eda): CAP4/CAP5 distribuciones — párrafos al glosario, desc LLM + unidad por columna, donut→barras, PPT figura a la derecha

2026-07-01 02:01:07 +02:00

categorical_top_bar_figure.py

feat(eda): CAP4/CAP5 distribuciones — párrafos al glosario, desc LLM + unidad por columna, donut→barras, PPT figura a la derecha

2026-07-01 02:01:07 +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

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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

classify_relationship_type_test.py

feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

2026-06-30 20:37:01 +02:00

classify_relationship_type.md

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classify_relationship_type.py

feat(eda): scatters de pares más correlacionados + tipo de relación en capítulo CORRELACION

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clip.md

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

column_quality_score_test.py

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

column_quality_score.md

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

column_quality_score.py

feat(eda): nueva fórmula de calidad de datos (report 2046) + capítulo calidad

2026-06-30 18:10:23 +02:00

compute_text_duplicates_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_duplicates.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_duplicates.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_length_stats.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_readability_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_text_readability.md

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2026-06-30 20:38:17 +02:00

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2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_top_ngrams_test.py

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2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_top_ngrams.md

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2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_vocabulary_stats_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

compute_vocabulary_stats.md

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compute_vocabulary_stats.py

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2026-06-30 20:38:17 +02:00

confidence_interval_mean_test.py

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

confidence_interval_mean.md

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

confidence_interval_mean.py

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +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

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correlation_ratio.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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correlation_ratio.py

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cramers_v_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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cramers_v.md

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cramers_v.py

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datascience.py

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

decode_qr_image.py

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2026-07-02 19:00:13 +02:00

deduplicate_entities_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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deduplicate_entities.md

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deduplicate_entities.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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deduplicate_relations.md

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deduplicate_relations.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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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(eda): histograma sin outliers (vista central) en num_distr

2026-07-03 20:34:08 +02:00

describe_numeric.md

feat(eda): histograma sin outliers (vista central) en num_distr

2026-07-03 20:34:08 +02:00

describe_numeric.py

feat(eda): histograma sin outliers (vista central) en num_distr

2026-07-03 20:34:08 +02:00

detect_corpus_language_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_corpus_language.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_corpus_language.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

detect_declared_keys_duckdb_test.py

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +02:00

detect_declared_keys_duckdb.md

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +02:00

detect_declared_keys_duckdb.py

feat(eda): capítulo RELACIONES para AutomaticEDA

2026-06-30 18:15:15 +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)

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detect_outliers.md

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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

draw_join_graph_figure_test.py

feat(eda): rasterizar join graph a Figure matplotlib real en el capitulo de relaciones

2026-06-30 20:57:52 +02:00

draw_join_graph_figure.md

feat(eda): rasterizar join graph a Figure matplotlib real en el capitulo de relaciones

2026-06-30 20:57:52 +02:00

draw_join_graph_figure.py

feat(eda): rasterizar join graph a Figure matplotlib real en el capitulo de relaciones

2026-06-30 20:57:52 +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

effect_size_cohens_d_test.py

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

effect_size_cohens_d.md

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

effect_size_cohens_d.py

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +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_null_mask_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

extract_null_mask.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

extract_null_mask.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +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_text_sample_test.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

extract_text_sample.md

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +02:00

extract_text_sample.py

feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

2026-06-30 20:38:17 +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

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

fdr_correction.md

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

fdr_correction.py

feat(datascience): rigor experimental para papers — effect size, IC, Holm + preregistro inmutable

2026-06-30 20:42:12 +02:00

fetch_hackernews_search_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_hackernews_search.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_hackernews_search.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

fetch_reddit_search.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

forecast_seasonal_median_test.py

chore: auto-commit (26 archivos)

2026-07-02 19:00:13 +02:00

forecast_seasonal_median.md

chore: auto-commit (26 archivos)

2026-07-02 19:00:13 +02:00

forecast_seasonal_median.py

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2026-07-02 19:00:13 +02:00

fuzzy_merge_adaptive.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

fuzzy_merge_adaptive.py

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

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

generate_synthetic_eda_folder_test.py

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

generate_synthetic_eda_folder.md

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

generate_synthetic_eda_folder.py

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

generate_synthetic_eda_table_test.py

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

generate_synthetic_eda_table.md

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

generate_synthetic_eda_table.py

feat(eda): generadores de datasets sintéticos Faker que ejercitan el AutomaticEDA

2026-06-30 21:25:31 +02:00

geometric_mean.md

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

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

geometric_mean.py

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

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

gliner2_load_model.md

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

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

gliner2_load_model.py

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

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

gliner_load_model.md

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

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

gliner_load_model.py

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

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

glirel_load_model.md

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

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

glirel_load_model.py

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

2026-05-04 14:43:35 +02:00

groupby_stats_duckdb_test.py

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

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

groupby_stats_duckdb.md

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

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

groupby_stats_duckdb.py

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

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

histogram.md

chore: auto-commit (286 archivos)

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

hotness_score_test.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

hotness_score.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

hotness_score.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

impute.md

chore: auto-commit (286 archivos)

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

infer_fk_containment_duckdb_test.py

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

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

infer_fk_containment_duckdb.md

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

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

infer_fk_containment_duckdb.py

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

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

infer_semantic_type_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

infer_semantic_type.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

infer_semantic_type.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

isolation_forest_outliers_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

isolation_forest_outliers.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

isolation_forest_outliers.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

kde_density_levels.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

kde_density_levels.py

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

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

kmeans_segments_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

kmeans_segments.md

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

kmeans_segments.py

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linspace.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

list_bq_dataset_tables.md

chore: auto-commit (26 archivos)

2026-07-02 19:00:13 +02:00

list_bq_dataset_tables.py

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2026-07-02 19:00:13 +02:00

load_bq_table_to_duckdb_test.py

chore: auto-commit (26 archivos)

2026-07-02 19:00:13 +02:00

load_bq_table_to_duckdb.md

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load_bq_table_to_duckdb.py

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2026-07-02 19:00:13 +02:00

marianmt_es_en_load_model.md

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

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

marianmt_es_en_load_model.py

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

melt_test.py

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melt.md

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melt.py

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merge_graphs_test.py

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merge_graphs.md

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merge_graphs.py

feat: funciones Python datascience, finance, cybersecurity y pipelines

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

min_max_scale.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

missingness_corr_heatmap_figure_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_corr_heatmap_figure.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_corr_heatmap_figure.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_correlation_test.py

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2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_correlation.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_correlation.py

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2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_overview_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_overview.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_overview.py

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2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_rank_bar_figure_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_rank_bar_figure.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_rank_bar_figure.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_row_patterns_test.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_row_patterns.md

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

missingness_row_patterns.py

feat(eda): capítulo MISSINGNESS — patrones de datos faltantes (co-ocurrencia + MCAR/MAR)

2026-06-30 20:38:39 +02:00

mrebel_base_load_model.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

mrebel_base_load_model.py

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mrebel_load_model.md

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mrebel_load_model.py

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mutual_info_columns_test.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

mutual_info_columns.md

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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

mutual_info_columns.py

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normality_tests_test.py

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normality_tests.md

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normality_tests.py

feat(browser): auto-commit con 178 cambios

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ops_to_rdf_triples.md

chore: auto-commit (799 archivos)

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

ops_to_rdf_triples.py

feat: funciones datascience — ops_to_rdf_triples, ops_to_sigma_json, render_sigma_html

2026-04-02 22:03:51 +02:00

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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relationship_scatter_figure.md

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remove_background.md

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render_automatic_eda_markdown_test.py

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feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM

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feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM

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render_eda_markdown_test.py

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render_eda_markdown.md

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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

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render_sigma_html.py

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select_groupby_keys_test.py

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stl_decompose.md

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

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summarize_outlier_dims_test.py

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