feat(dc/tool-c): Add missing value imputation feature with 6 methods and MICE

Major features:
1. Missing value imputation (6 simple methods + MICE):
   - Mean/Median/Mode/Constant imputation
   - Forward fill (ffill) and Backward fill (bfill) for time series
   - MICE multivariate imputation (in progress, shape issue to fix)

2. Auto precision detection:
   - Automatically match decimal places of original data
   - Prevent false precision (e.g. 13.57 instead of 13.566716417910449)

3. Categorical variable detection:
   - Auto-detect and skip categorical columns in MICE
   - Show warnings for unsuitable columns
   - Suggest mode imputation for categorical data

4. UI improvements:
   - Rename button: "Delete Missing" to "Missing Value Handling"
   - Remove standalone "Dedup" and "MICE" buttons
   - 3-tab dialog: Delete / Fill / Advanced Fill
   - Display column statistics and recommended methods
   - Extended warning messages (8 seconds for skipped columns)

5. Bug fixes:
   - Fix sessionService.updateSessionData -> saveProcessedData
   - Fix OperationResult interface (add message and stats)
   - Fix Toolbar button labels and removal

Modified files:
Python: operations/fillna.py (new, 556 lines), main.py (3 new endpoints)
Backend: QuickActionService.ts, QuickActionController.ts, routes/index.ts
Frontend: MissingValueDialog.tsx (new, 437 lines), Toolbar.tsx, index.tsx
Tests: test_fillna_operations.py (774 lines), test scripts and docs
Docs: 5 documentation files updated

Known issues:
- MICE imputation has DataFrame shape mismatch issue (under debugging)
- Workaround: Use 6 simple imputation methods first

Status: Development complete, MICE debugging in progress
Lines added: ~2000 lines across 3 tiers

docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # AIclinicalresearch 系统当前状态与开发指南
 
-> **文档版本：** v1.6  
+> **文档版本：** v1.7  
 > **创建日期：** 2025-11-28  
 > **维护者：** 开发团队  
-> **最后更新：** 2025-12-08  
-> **重大进展：** ✨ DC模块Tool C功能按钮Phase 1-2完成（7个功能上线）  
+> **最后更新：** 2025-12-10  
+> **重大进展：** ✨ DC模块Tool C功能按钮Phase 1-2完成 + NA处理优化 + Pivot列顺序优化  
 > **文档目的：** 快速了解系统当前状态，为新AI助手提供上下文
 
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@@ -40,7 +40,7 @@
 | **AIA** | AI智能问答 | 10+专业智能体（选题评价、PICO梳理等） | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | P1 |
 | **PKB** | 个人知识库 | RAG问答、私人文献库 | ⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | P1 |
 | **ASL** | AI智能文献 | 文献筛选、Meta分析、证据图谱 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🚧 **正在开发** | **P0** |
-| **DC** | 数据清洗整理 | ETL + 医学NER（百万行级数据） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ **Tool B完成 + Tool C MVP + 7个功能按钮完成** | **P0** |
+| **DC** | 数据清洗整理 | ETL + 医学NER（百万行级数据） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ **Tool B完成 + Tool C 97%（7个功能+NA处理+Pivot优化+缺失值填补）** | **P0** |
 | **SSA** | 智能统计分析 | 队列/预测模型/RCT分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P2 |
 | **ST** | 统计分析工具 | 100+轻量化统计工具 | ⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P2 |
 | **RVW** | 稿件审查系统 | 方法学评估、审稿流程 | ⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P3 |
@@ -96,7 +96,7 @@
 
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-## 🚀 当前开发状态（2025-12-03）
+## 🚀 当前开发状态（2025-12-10）
 
 ### ✅ 已完成模块
 
@@ -147,7 +147,7 @@
 
 **详细文档**：[ASL模块当前状态](../03-业务模块/ASL-AI智能文献/00-模块当前状态与开发指南.md)
 
-#### 5. DC模块 - 数据清洗整理 ✅ **Tool C MVP 完成！**
+#### 5. DC模块 - 数据清洗整理 ✅ **Tool C MVP + NA处理 + Pivot优化完成！**
 
 **开发进度**：
 - ✅ **Tool B后端**：100%完成（1,658行代码）
@@ -158,18 +158,27 @@
   - 100%云原生（复用平台能力）
 - ❌ **Tool B前端**：0%（有V4原型设计，未实现）
 
-- ✅ **Tool C（数据编辑器）**：**MVP 完成** ✅
-  - ✅ Python微服务（~430行）- Day 1
-  - ✅ Node.js后端（~2720行）- Day 2-3
-  - ✅ 前端界面（~1300行）- Day 4-5
+- ✅ **Tool C（数据编辑器）**：**MVP + NA处理 + Pivot优化完成** ✅
+  - ✅ Python微服务（~1800行）- Day 1 + NA处理优化
+  - ✅ Node.js后端（~3500行）- Day 2-3, Day 5-8增强
+  - ✅ 前端界面（~4000行）- Day 4-8
   - ✅ 通用 Chat 组件（~968行）- Day 5
-  - ✅ 端到端测试通过
-  - ✅ UI 优化完成
-  - **总计：~5418行**
+  - ✅ 7个功能按钮（筛选、映射、分箱、条件、删NA、计算、Pivot）
+  - ✅ NA处理优化（4个功能支持空值处理）
+  - ✅ Pivot优化（保留未选列+原始列顺序）
+  - ✅ 计算列方案B（安全列名映射，支持特殊字符）
+  - ✅ UX优化（tooltip、滚动条、预览提示）
+  - **总计：~13068行**
 
 - ❌ **Tool A**：未开发
 - ✅ **Portal**：已完成（Tool B + Tool C 入口）
 
+**核心功能（Tool C，2025-12-10最新）**：
+- 7个功能按钮：高级筛选、数值映射、生成分类变量、条件生成列、删除缺失值、计算列、Pivot转换
+- NA处理支持：数值映射（保持/映射/删除）、分箱（保持/标记/分配）、条件（为空/不为空）
+- Pivot优化：保留未选择的列、保持原始列顺序
+- 计算列方案B：安全列名映射，支持中文括号等特殊字符
+
 **核心功能（Tool B）**：
 - 双模型并发提取（DeepSeek-V3 + Qwen-Max）
 - 自动冲突检测（字段级对比）
@@ -181,11 +190,12 @@
 - ✅ 双模型交叉验证（减少AI幻觉）
 - ✅ 3层JSON解析（容错机制）
 - ✅ 复用LLMFactory、storage、cache、jobQueue
+- ✅ 预写Python函数架构（稳定、安全、高性能）
+- ✅ 安全列名映射（支持特殊字符列名）
 
-**当前问题**：
-- 🔴 数据库表未确认存在（测试前必须执行db push）
-- 🔴 前端完全未开发（预计2-3天工作量）
-- 🟡 后端未经真实API测试
+**待开发功能**：
+- ⏳ 缺失值填补（均值/中位数/众数/固定值）
+- ⏳ 多重插补（MICE）- 高优先级
 
 **详细文档**：[DC模块当前状态](../03-业务模块/DC-数据清洗整理/00-模块当前状态与开发指南.md)
 
@@ -381,7 +391,7 @@ npm run dev  # http://localhost:3000
 
 ### 模块完成度
 - ✅ **已完成**：AIA（100%）、PKB（100%）、平台基础层（100%）
-- 🚧 **开发中**：ASL（80%）、DC（30%）
+- 🚧 **开发中**：ASL（80%）、DC（Tool C 95%，Tool B后端100%，Tool B前端0%）
 - 📋 **未开始**：SSA、ST、RVW
 
 ### 测试覆盖率
@@ -412,9 +422,9 @@ npm run dev  # http://localhost:3000
 
 ---
 
-**文档版本**：v1.0  
-**最后更新**：2025-11-28  
-**下次更新**：ASL全文复筛前端完成 或 DC工具B完成
+**文档版本**：v1.7  
+**最后更新**：2025-12-10  
+**下次更新**：Tool C缺失值填补功能完成 或 MICE多重插补完成
 
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