Columnas universales: mapeo a esquema canónico + validación

[maxicoceres-data]

Backlog (post-MVP) · Prioridad: Media · Estimación: ~2 hs

Hoy cleaning.py asume nombres de columna fijos (precio_unitario, producto, etc.). Para que la app acepte el CSV de cualquier cliente, hay que mapear sus columnas a nuestro esquema canónico antes de limpiar.

Tareas

• Definir el esquema canónico (columnas que la app espera)
• Agregar parámetro mapeo_columnas a limpieza_total y hacer df.rename(columns=mapeo) al inicio
• Validar columnas obligatorias: si falta alguna, raise ValueError con mensaje claro ("Falta la columna precio")
• Documentar en el README el contrato del CSV de entrada (nivel MVP: nombres exactos requeridos)

Definition of Done

limpieza_total(df, mapeo_columnas={...}) renombra y valida antes de limpiar. Con un CSV al que le falta una columna obligatoria, da un error claro en vez de explotar adentro.

Contexto

Decisión de arquitectura: renombrar UNA vez a esquema canónico > pasar el nombre de columna a cada función. Toda la complejidad queda aislada en el rename inicial.