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/03-业务模块/DC-数据清洗整理/04-开发计划/工具C_功能按钮开发计划_V1.0.md

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 # 工具C 功能按钮开发计划 V1.0
 
-**文档版本**: V1.2 (Phase 2 完成版)  
+**文档版本**: V1.4 (Phase 2+ 缺失值填补功能开发版)  
 **创建日期**: 2025-12-08  
-**最后更新**: 2025-12-08  
+**最后更新**: 2025-12-10  
 **负责人**: AI开发团队  
-**项目状态**: ✅ Phase 1-2 已完成，7个核心功能可用
+**项目状态**: ✅ Phase 1-2 已完成，7个核心功能 + NA处理优化 + Pivot优化 + 缺失值填补（开发完成，MICE待调试）
 
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 | 分组 | 功能 | 优先级 | 开发状态 |
 |------|------|--------|---------|
-| **样本筛选** | 高级筛选器 | P0 | ✅ 已完成 |
-| **变量转换** | 数值映射（重编码）| P0 | ✅ 已完成 |
-| | 生成分类变量（分箱）| P0 | ✅ 已完成 |
-| | 条件生成列 | P0 | ✅ 已完成 |
-| | 生成新变量（计算列）| P1 | ✅ 已完成 |
-| **数据清理** | 删除缺失值 | P0 | ✅ 已完成 |
-| | 去重 | P1 | ⏸️ 暂不开发 |
-| **数据重塑** | 长表→宽表（Pivot）| P1 | ✅ 已完成 |
-| **高级功能** | 缺失值填补 | P1 | 待开发 |
-| | 多重插补（MICE）| P0 | 待开发 |
+| **样本筛选** | 高级筛选器 | P0 | ✅ 已完成（+为空/不为空条件）|
+| **变量转换** | 数值映射（重编码）| P0 | ✅ 已完成（+NA处理选项）|
+| | 生成分类变量（分箱）| P0 | ✅ 已完成（+NA处理选项）|
+| | 条件生成列 | P0 | ✅ 已完成（+为空/不为空条件）|
+| | 生成新变量（计算列）| P1 | ✅ 已完成（方案B：安全列名映射）|
+| **数据清理** | 缺失值处理（删除+填补）| P0 | ✅ 已完成（6种简单填补+MICE，MICE待调试）|
+| | 去重 | P1 | ⏸️ 已移除（用户需求）|
+| **数据重塑** | 长表→宽表（Pivot）| P1 | ✅ 已完成（+保留未选列+原始列顺序）|
+| **高级功能** | 多重插补（MICE）| P0 | 🚧 已集成到缺失值处理（待调试）|
 
 **优先级说明**：
 - **P0**：核心功能，Phase 1-2 必须完成
@@ -952,6 +951,8 @@ print(f'插补完成，剩余缺失值: {df[cols_to_impute].isna().sum().sum()}'
 | V1.0 | 2025-12-08 | 初版，规划Phase 1-4功能 |
 | V1.1 | 2025-12-08 | 架构重构：改为预写Python函数 |
 | V1.2 | 2025-12-08 | Phase 1-2完成：7个核心功能上线 |
+| V1.3 | 2025-12-10 | 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实施：安全列名映射；UX优化：列头tooltip+预览提示可关闭+滚动条优化 |
+| V1.4 | 2025-12-10 | 缺失值填补功能开发：6种简单填补（均值/中位数/众数/固定值/前向/后向）+MICE多重插补；自动精度检测；分类列识别；功能按钮调整（删除"去重"和"多重插补"，"删除缺失值"改为"缺失值处理"）；状态：开发完成，MICE的DataFrame shape问题待调试 |
 
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