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_MVP开发_TODO清单.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # 工具C MVP开发 - To-do List
 
-> **文档版本**：v1.3  
+> **文档版本**：v1.4  
 > **创建日期**：2025-12-06  
-> **最后更新**：2025-12-08  
+> **最后更新**：2025-12-10  
 > **预计工期**：3周（15个工作日）  
-> **实际进度**：Week 1-2完成，功能按钮Phase 1-2完成✅  
+> **实际进度**：Week 1-2完成，功能按钮Phase 1-2完成✅ + NA处理优化✅ + Pivot列顺序优化✅  
 > **参考文档**：[工具C_MVP开发计划_V1.0.md](./工具C_MVP开发计划_V1.0.md), [工具C_功能按钮开发计划_V1.0.md](./工具C_功能按钮开发计划_V1.0.md)
 
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@@ -22,18 +22,18 @@
 
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-## 🎉 最新进展（2025-12-08）
+## 🎉 最新进展（2025-12-10）
 
 ### ✅ 功能按钮开发（Phase 1-2）
 
 **7个核心功能已完成**：
-1. ✅ 高级筛选器（多条件AND/OR）
-2. ✅ 数值映射（重编码）
-3. ✅ 生成分类变量（等宽/等频/自定义切点）
-4. ✅ 条件生成列（IF-THEN-ELSE复杂逻辑）
+1. ✅ 高级筛选器（多条件AND/OR + 为空/不为空条件）
+2. ✅ 数值映射（重编码 + NA处理选项：保持/映射/删除）
+3. ✅ 生成分类变量（等宽/等频/自定义切点 + NA处理选项）
+4. ✅ 条件生成列（IF-THEN-ELSE + 为空/不为空条件）
 5. ✅ 删除缺失值（按行/列，阈值控制）
-6. ✅ 计算列（公式构建器，10+数学函数）
-7. ✅ Pivot转换（长表→宽表）
+6. ✅ 计算列（方案B：安全列名映射，支持特殊字符列名）
+7. ✅ Pivot转换（长表→宽表 + 保留未选列 + 原始列顺序）
 
 **技术架构**：
 - ✅ 预写Python函数架构（稳定、安全、高性能）
@@ -42,8 +42,43 @@
 - ✅ 完整的前后端集成
 - ✅ 友好的UI交互（Dialog + 实时验证）
 
-**待开发**：
-- ⏳ 多重插补（MICE）- 最后一个功能
+### ✅ NA处理优化（2025-12-09~10）
+
+**4个功能支持空值处理**：
+1. ✅ 数值映射 - NA处理选项（保持NA/映射为指定值/删除行）
+2. ✅ 高级筛选 - 为空/不为空条件（原有支持）
+3. ✅ 生成分类变量 - NA处理选项（保持为空/标记为"缺失"/分配到指定组）
+4. ✅ 条件生成列 - 为空/不为空运算符
+
+### ✅ Pivot列顺序优化（2025-12-10）
+
+- ✅ 保留未选择的列（可选功能）
+- ✅ 未选列聚合方式（取第一个值/取众数/取均值）
+- ✅ 保持原始列顺序（转换后列按原文件顺序排列）
+- ✅ 透视列值按首次出现顺序排列
+
+### ✅ UX优化（2025-12-09）
+
+- ✅ 列头tooltip（鼠标悬停显示完整列名）
+- ✅ 50行预览提示可关闭
+- ✅ 页面滚动条优化（内部滚动，无整页滚动）
+
+### ✅ 计算列方案B实施（2025-12-09）
+
+- ✅ 前端安全列名映射（col_0, col_1...）
+- ✅ 后端columnMapping存储和传递
+- ✅ Python端使用columnMapping计算（支持特殊字符列名）
+
+**新增功能（2025-12-10下午）**：
+- ✅ 缺失值填补（6种方法：均值/中位数/众数/固定值/前向填充/后向填充）- 已开发
+- 🚧 MICE多重插补 - 已集成，DataFrame shape问题待调试
+- ✅ 自动精度检测 - 填补值自动匹配原始数据小数位数
+- ✅ 分类列识别 - MICE自动跳过分类列并提示
+- ✅ 功能按钮优化 - 移除"去重"和"多重插补"独立按钮，合并到"缺失值处理"
+- ✅ 自动化测试脚本 - 18个测试用例（test_fillna_operations.py）
+
+**待调试**：
+- ⏳ MICE多重插补的DataFrame重建逻辑（Shape mismatch问题）
 
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